作者Toby老师，原文来自《非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderlineSMOTE,ADASYN》 20世纪90年代末，当时南佛罗里达大学的研究生NieshVChawla（SMOTE背后的主要大脑）正在研究二元分类问题。他正在处理乳房X光检查图像，他的任务是构建一个分类器，该分类器将像素作为输入，并将其分类为正常像素或癌变像素。当他达到97%的分类准确率时，他非常高兴。当他看到97.6%的像素都是正常的时，他的快乐是短暂的。 您可能会想，问题出在哪里？有两个问题 假设在100个像素的样本中，98个像素是正常的，2个是癌变的，如果我们编写一个程序，它可以预测任何情况都是正常的。分类...