有一个名为SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）的模块增加了欠采样数据的样本数量，我想我们应该选择一个表示不足的特征（要预测的特征）。如何选择它？似乎没有选择列的选项。
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我猜你指的是目标变量（标签列）。您可以使用元数据编辑器模块进行设置。使用列选择器选择标签列，并将 Fields 属性设置为 Labels。
于 2015-03-02T03:12:27.183 回答
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这是 SMOTE 的定义 - SMOTE 是一种从不平衡数据集构建分类器的方法，即分类类别的表示不大致相等。分类类别是分类器试图学习的特征。在 SMOTE 模块中没有选择列的选项，因为它应该是标签列
以下是有关如何在 Azure 机器学习中使用 SMOTE 的详细信息 - https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn913076.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396
于 2015-03-05T16:54:49.570 回答
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您可以通过列选择器来完成。在下面的示例中，献血数据（Azure ML 中的示例数据集）有 25% 的人进行了献血（第 1 类）。
于 2015-12-18T14:29:59.153 回答