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为什么当我在R中运行smote函数时，会出现一个错误，说找不到我的目标变量？我正在使用mote族包来运行这个smote函数。tv_smote <- SMOTE(tv_smote，Churn，K= 5，dup_size = 0)
表(目标)中的错误:找不到对象“搅动”
浏览 44提问于2022-10-04得票数 0
在R中，我试图处理逻辑回归问题中目标变量的不平衡，为此我使用了SMOTE。但是，即使我已经安装了所需的软件包DMwR，它仍然显示“错误:找不到函数”。目标列是TenYearHD。，trainData，perc.over = 400，k= 5，perc.under = 100)：找不到函数“SMOT” 请帮帮忙。谢谢!
浏览 25提问于2020-10-05得票数 0
我在R中使用了SMOTE来创建新的数据，而且效果很好。当我进一步研究SMOTE是如何工作的，我找不到答案，SMOTE是如何处理分类数据的。这是到论文的链接：
浏览 0提问于2018-12-06得票数 2
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我正在尝试在R中对不平衡的数据集进行SMOTE。我试着为此安装"DMwR“包，但是这个包似乎已经从cran存储库中删除了。我收到错误消息：“软件包‘DMwR’不可用(适用于R版本4.0.2)” 有谁能帮我一下吗？或者建议在R中使用SMOTE的任何其他包？ 蒂娅！
浏览 233提问于2021-04-14得票数 2
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我想在R中执行过采样，但是，使用SMOTE，我不能这样做。我寻找了(Chawla，Bowyer和Hall，2002)建议的SMOTE-NC，但我找不到任何支持它的软件包。如何解决这个问题？谢谢。
浏览 58提问于2019-12-31得票数 0
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刚刚发现了一篇关于SMOTE和MSMOTE 的文章你知道我是否可以尝试任何内置的MSMOTE吗？我对任何编程语言都没意见..。
浏览 4提问于2017-04-09得票数 3
现在，我想使用SMOTE对这些数据执行过采样，以便为少数类生成更多示例。I want to ignore the classes that have less than 6 sample examples，因为这就是SMOTE给出值错误的地方。有没有办法，我可以在代码中处理它，这样，我可以忽略那些少于6个样本的类，同时执行SMOTE？这样做会有助于解决我目前面临的错误吗？供参考的代码和错误消息： dataset = pd.read_csv(r'C:\vectors.csv&#x
浏览 24提问于2020-08-17得票数 1
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我是第一次在R使用smote7952346 27230
table(train2$ModelLabel)
0
浏览 28提问于2020-03-07得票数 0
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我有一个类似新闻组数据集的文本数据集，它的问题是它是高度不平衡的。那么，是否有任何现成的库可以用函数调用进行过采样或下采样？
📷
浏览 0提问于2019-06-28得票数 2
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所有的分类算法(ANN，C4，CART)在SPSS中都能预测出测试集中的所有值为No。我做什么好？
数据大约有2500行和85列。
浏览 0提问于2016-08-06得票数 0
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我在Windows 10上运行R-3.5.1中的分析，我使用SMOTE算法来处理这个不平衡的数据集。我使用下面的代码来处理不平衡的数据集data_code$target=as.factor(data_code$target) #Converted to factor as smoted_data <- SMOTE(target~., data_code, perc.over=100
浏览 2提问于2019-02-11得票数 3
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如果您有一个不平衡的数据集，那么使用BERT时使用SMOTE是正确的吗？我相信我在某个地方读到你不需要这样做，因为伯特考虑到了这一点，但我找不到我读的那篇文章。根据您自己的研究或经验，您会认为使用SMOTE (或其他一些算法)进行过度采样在使用BERT模型进行分类时是有用的吗？还是说是多余的/不必要的？
浏览 0提问于2021-03-25得票数 0
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大家晚上好graphviz.Source(dot_data)clf_SMOTE2clf_SMOTE2 = clf_SMOTE2.fit(X_train, Y_train)
a
浏览 6提问于2021-12-06得票数 1
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我试图在SMOTE中的trainControl函数中使用caret中的trainControl。例如，在进行交叉验证之前，我们不应该过采样。这将导致我们乐观的泛化错误。现在，我希望看到在每次迭代中使用的培训和测试集。我需要确保在过度取样培训文件夹之前，有一个文件夹被保存，并且没有在其中创建新的合成记录。查看train输出的对象，我可以看到smote_inside$control可能有一些信息。具体来说，它有index和index_out：这是每个cv迭代中</e
浏览 3提问于2017-11-30得票数 3
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带打孔误差和输入误差的直线
、、、、
我正在尝试创建一个管道，该管道首先对丢失的数据进行归一化处理，然后对SMOTE和模型进行过采样。# evaluate model下面是添加smoteimputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
pipeline = Pipeli
浏览 2提问于2022-05-16得票数 1
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我试图在我的平衡(使用SMOTE)训练数据集上运行广义线性模型，但是当我运行下面的R代码时，我得到了一个错误：
method = "glm",metric = RMSE, trControl= "ctrl")
浏览 2提问于2019-05-01得票数 0
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class1 ten 28 class4 eleven 8
现在，我想重复我的少数族裔类( class4 )的行太多了，以至于我在一个新的dataframe中拥有50%的class1和50%的class4。
浏览 0提问于2018-10-22得票数 0
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过采样:平滑参数“比率”
、、、、
jupyter笔记本让我出错：smote = SMOTE(ratio = 'minority', random_state=10)还可以尝试使用：smote = SMOTE(ratio = 0.5, random_state=10)，但是它给了我相同的错误消息。
浏览 4提问于2020-03-24得票数 1
我在处理Kaggle的数据集“信用卡”。我使用随机森林来预测，对于训练集，我使用烟雾函数来平衡我的数据。对于用于解释机器学习的iml包，我有一个问题:当我使用函数"FeatureImp“作为我的模型时，它会给我一个错误：
X<-smote_credi
浏览 0提问于2019-06-26得票数 1
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