Macro F1

新的QC-SMOTE方法提高了不平衡分类的准确性

研究人员开发了QC-SMOTE，一种新颖的过采样框架，旨在提高不平衡数据集上的分类准确性。该方法通过结合一种质量控制方法来解决生成低质量合成样本的问题，该方法根据局部密度、安全级别以及与多数类的隔离度来评估样本的可靠性。在30个数据集上的实验表明，QC-SMOTE优于现有的过采样技术，在具有中度至严重类别不平衡的情况下，取得了更高的AUC-ROC和Macro F1分数。