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DP-SMOTE: An oversampling algorithm based on density clustering and conditional probability for imbalanced data
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.asoc.2026.116268.png)
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摘要
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• 类别不平衡对需要可靠少数类识别的机器学习模型构成挑战。
• DP-SMOTE是一种密度-贝叶斯框架，能够实现噪声感知和可控的数据增强。
• DP-SMOTE包含自适应密度聚类、贝叶斯置信估计和约束插值。
• DP-SMOTE在20个基准数据集上优于SMOTE、SMOTE-ENN及其他对比算法。
• 该方法对不平衡学习具有鲁棒性，在医疗和金融欺诈应用中具有潜力。
