SMOTE-SVM流程

SMOTE-SVM流程是一种用于解决分类问题的方法，它结合了SMOTE过采样技术和支持向量机（SVM）算法。首先，通过SMOTE技术对原始数据集进行过采样，以平衡类别分布并增加少数类样本数量。然后，使用SVM算法训练模型，该算法试图找到一个最优的超平面来将不同类别的数据点分开。最后，使用训练好的模型对新的数据进行预测。这种方法可以有效地处理不平衡数据集，提高分类性能。