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平衡随机森林
随机森林的一种变体，旨在处理不平衡数据集，通过在平衡的bootstrap子样本上创建决策树，其中每个类别都有相等的代表性。
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平衡自助法
一种抽样技术，在每次迭代中抽取bootstrap样本，确保类别的平等代表性，通常通过对多数类进行欠采样或对少数类进行过采样来实现。
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多数类欠采样
减少类别不平衡的方法，通过随机移除多数类的观测值来降低其在训练数据集中的主导地位。
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少数类过采样
旨在增加少数类观测值数量的技术，通过复制或生成新的合成观测值来平衡类别分布。
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Bootstrap样本
从原始数据集中有放回地随机抽取的样本，在bagging方法中用于在每个略有不同的数据子集上训练每个集成模型。
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基尼系数
决策树中节点不纯度的度量，量化了如果根据类别分布随机标记，从节点中随机选择的观测值被错误分类的概率。
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AUC-ROC（接收者操作特征曲线下面积）
性能度量指标，衡量分类器区分类别的能力，表示真阳性率相对于假阳性率绘制的曲线下面积。
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EasyEnsemble
集成学习算法，创建多数类的多个子集，在每个子集与整个少数类组合上训练分类器，并聚合预测结果。
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BalanceCascade
一种迭代集成方法，通过在越来越平衡的数据集上顺序训练分类器，并在每个阶段移除被正确分类的多数类样本。
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Rappel (Recall ou Sensibilité)
衡量模型正确识别出的真实正例比例的指标，对于评估在少数类上的性能至关重要。
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