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Imbalanced-learn：Imbalanced-learn中的异常检测技术教程.docx

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Imbalanced-learn：Imbalanced-learn中的异常检测技术教程

1Imbalanced-learn库概述

Imbalanced-learn是一个Python库，专门用于处理不平衡数据集问题。在机器学习中，不平衡数据集指的是其中一类样本的数量远多于另一类的情况，这在许多领域如金融欺诈检测、医疗诊断、网络入侵检测等中非常常见。Imbalanced-learn提供了多种方法来解决这种不平衡问题，包括过采样、欠采样、组合采样以及集成学习方法。

1.1过采样

过采样是通过增加少数类的样本数量来平衡数据集的一种方法。Imbalanced-

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