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使用SMOTEXGBoost处理不平衡类别的信用数据问题( Handling Problems of Credit Data for Imbalanced Classes using SMOTEXGBoost )
H Mardiansyah RW Sembiring S Efendi
一些研究人员发现有不平衡的阶级条件的数据，其中有一些少数群体和多数群体的数据。SMOTE是一种处理不平衡类的数据方法，XGBoost是一种处理不平衡数据问题的算法。本研究使用SMOTE和XGBoost（缩写为SMOTEXGBoost）来处理具有不平衡类的数据。结果显示SMOTE和SMOTEXGBoost的准确率几乎相同，均为99%。而AUC的SMOTEXBoost值比SMOTE值更稳定，训练值为99.89%，测试值为98.51%。
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