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Python用SMOTEBoost、RB-Boost 和 RUS-Boost不平衡数据集的集成分类器
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全文链接:https://tecdat.cn/?p=37502 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Zilin Wu 在当今的大数据时代,科研和实际应用中常常面临着海量数据的处理挑战。在本项目中,我们拥有上万条数据,这既是宝贵的资源,也带来了诸多难题。一方面,我们渴望从这庞大的数据海洋中提取出有价值的信息,以推动科学研究和实际应用的发展;另一方面,数据量的庞大容易引发“维数灾难”现象,即随着数据维度的增加,计算复杂度呈指数增长,使得数据分析和处理变得极为困难。 本研究聚焦于如何在这上万条数据中找到平衡,既提取有价值的数据,又避免“维数灾难”。具体而言,我们的任务是通过对客户提供的药物信息进行分析,选择出可以成为抗乳腺癌的候选药物。通过对数据源进行预处理、建模以及选择合适的分类模型等一系列科学严谨的方法,我们致力于解决这一复杂的问题,为药物研发和医疗领域的发展贡献力量。
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