我们研究了特定于机构的工资溢价在最近西德工资不平等加剧中的作用。 对工人和机构具有附加固定效应的模型适用于 1985 年至 2009 年期间的四个子区间。我们表明，这些模型提供了工资结构的良好近似，几乎可以解释西德工资的所有急剧上涨不平等。我们的估计表明，西德工资的日益分散是由工人之间日益增加的异质性、不同机构工资溢价的分散性增加以及工人分配到工厂的多样性增加的综合作用引起的。 相比之下，工资变化的特殊工作匹配部分很小且随着时间的推移保持稳定。 分解不同教育群体、职业和行业之间平均工资的变化，我们发现工厂层面的异质性增加和工人分配到企业的分类增加解释了所有三个维度上不平等加剧的很大一部分。

用机器学习中有监督学习模型支持向量机SVM来进行强对流天气的识别和预报。 强对流天气的发生可以看作是小概率事件，因此强对流天气的预警问题可以作为不平衡数据分类问题来处理。在SVM的应用上结合判别准则来对不平衡数据进行处理，更好的对强对流天气进行预警。本文从数据的获取、训练算法的选择、算法的应用、实验结果的评估几个方面进行了详细的描述。通过采用丹佛地区的数据进行大量试验，排除了不平衡数据对分类的干扰，提高了强对流天气识别的准确度。

不平衡电网条件下的三相光伏逆变器并网控制策略研究，李鹏飞，王卫，不平衡电网电压下并网电流和功率质量是光伏并网逆变器重要的性能指标。本文首先分析不平衡电网电压情况下正负序产生机理，给出基

smote的matlab代码不平衡数据问题 在机器学习中，我们经常会遇到不平衡的数据。 例如，在银行的信用数据中，97% 的客户可以按时还款，而只有 3% 的客户不能。 如果我们忽略 3% 无法按时付款的客户，模型的准确率可能仍然很高，但可能会给银行带来巨大的损失。 因此，我们需要适当的方法来平衡数据。 许多研究论文提供了许多技术，包括过采样和欠采样，以处理数据不平衡。 该存储库实现了其中一些技术。 要求 sklearn numpy SMOTE SMOTE 是 NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 WP Kegelmeyer 的论文中提到的一种合成少数过采样技术 Parameters ---------- sample 2D (numpy)array minority class samples N Integer amount of SMOTE N% k Integer number of nearest neighbors k k <= number of minority class samples Attributes ---------- newInde

三相逆变器输出电压不平衡的产生机理分析及其矫正

集成学习是通过集成多个基分类器共同决策的机器学习技术,通过不同的样本集训练有差异的基分类器,得到的集成分类器可以有效地提高学习效果。在基分类器的训练过程中,可以通过代价敏感技术和数据采样实现不平衡数据的处理。由于集成学习在不平衡数据分类的优势,针对不平衡数据的集成分类算法得到广泛研究。详细分析了不平衡数据集成分类算法的研究现状,比较了现有算法的差异和各自存在的优点及问题,提出和分析了有待进一步研究的问题。

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。

文章目录数据集介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集查看数据集中正样本（欺诈）和负样本（未欺诈）的数量对数据集进行稍微处理3、划分数据集划分训练集、验证集和测试集划分出特征和标签4、标准化处理5、查看正负样本的相关信息区分正负样本在’V5’，’V6’两个维度上比较正负样本6、构建模型7、对比：有bias_initializer vs 没有bias_initializer没有bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型有bias_initializer计算bias_initializer构建模型用模型预测前十个样本将训练集输入模型来评价模型8、保存初

K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)

用于不平衡学习的SMOTE变量 介绍 该软件包实现了综合少数族裔过采样技术（SMOTE）的85个变体。 除了实现之外，还提供了易于使用的模型选择框架，以能够对未见数据集的过采样技术进行快速评估。 所实现的技术： [Borderline_SMOTE1] ， [Borderline_SMOTE2] ， [ADASYN] ， [AHC] ， [LLE_SMOTE] ， [distance_SMOTE] ， [单加氧酶] ， [polynom_fit_SMOTE] ， [Stefanowski ] ， [ADOMS] ， [Safe_Level_SMOTE] ， [MSMOTE] ， [DE_oversampling] ， [SMOBD] ， [SUNDO] ， [MSYN] ， [SVM_balance] ， [TRIM_SMOTE] ， [SMOTE_RSB] ， [ProWSyn]