不平衡学习

不平衡学习:一个python工具箱,用于解决机器学习中不平衡数据集的诅咒。不平衡学习是一个开源的python工具箱,旨在提供多种方法来解决机器学习和模式识别中经常遇到的数据集不平衡问题。所实现的最新方法可分为4类:(i)欠采样,(ii)过采样,(iii)过采样和欠采样组合,以及(iv)集成学习方法。所提议的工具箱仅依赖于numpy、scipy和scikit learn,并在MIT许可下分发。此外,它与scikit learn完全兼容,并且是scikit learn contrib支持的项目的一部分。为单元测试以及单元测试提供了使用和贡献。源代码、二进制文件和文档可以从https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn下载。