在这项研究中，我们提出了一种改进的平衡随机森林分类器 (iBRF)，通过混合采样技术来平衡不均匀的类别分布，在解决不平衡分类任务时取得了比其他采样技术更好的预测性能。

Mar, 2024

引入了一种名为 SMOTENN 的新型重采样方法，它通过使用 MapReduce 框架将智能欠采样和过采样结合在一起，从而解决了不平衡分类问题。实验结果表明，该方法在小型和中型数据集上优于替代重采样技术，并在大型数据集上达到了良好的效果且运行时间缩短。

Oct, 2023

本文介绍了一种从不平衡数据集中构建分类器的方法，通过在少数类过抽样和多数类欠抽样的组合使用，可以在 ROC 空间中实现比 Ripper 方法和朴素贝叶斯更好的分类器性能。

Jun, 2011

本文提出了一种基于 k-means 聚类和 SMOTE 过采样的简单有效方法，可以避免产生噪音并有效地解决类内和类间不平衡的问题，在 71 个数据集上的实验结果表明，使用所提出的方法进行训练数据过采样可以提高分类结果，并且 k-means SMOTE 方法始终优于其他流行的过采样方法。

Nov, 2017

本文通过比较分析 40 个来自不同应用领域的数据集，研究了不平衡数据分类的各种因素对过采样和欠采样技术的有效性的影响，提出了基于性能度量的自动最优采样策略选择模型，可以在不同领域中选择最合适的方法。

Dec, 2021

本文提出了一种基于聚类的过采样方法（Clustering Based Oversampling），该方法利用少数派样本与其聚类中心点之间的距离来生成新的少数派样本，它在不影响多数派学习的基础上，利用少数派样本的分布结构改善了在类别不平衡数据上的学习，并通过采取措施以防止异常值产生和过度拟合。深度神经网络实验结果表明，与其他合成数据采样技术相比，该方法在不同数据集上的评估指标上表现更好。

Nov, 2018

本文分析了大量过采样方法，并提出了一种新的基于隐藏部分多数类样本进行比较的过采样评估系统。我们的实验证明，所有研究过的过采样方法生成的少数类样本最有可能是多数类。因此，我们认为当前形式和方法的过采样不可靠，并在真实世界应用中应避免使用。

Feb, 2022

本文提出了 CUSBoost 算法，它是一种基于聚类和 AdaBoost 算法的欠采样方法，用于有效解决类别不平衡问题，实验结果表明，CUSBoost 是处理高度不平衡数据集的一个有前途的、有效的方法。

Dec, 2017

本研究提出了一个基于遗传编程的混合集成算法，以提高训练数据集（尤其是少数类）的采样效率，并确定比现有方法更好的基本分类器来组合分类器，实验结果表明，在 40％和 50％的训练集规模下，所提出的方法在少数分类预测的特定数据集上表现更佳。

Jun, 2021

在这项研究中，我们确定了线性分类器（支持向量机）在高维度情况下的泛化曲线的确切分析表达式，并对于数据的类别不平衡性、数据的第一和第二时刻以及所考虑的性能指标的影响给出了锐利的预测。我们表明，涉及数据的欠采样和过采样的混合策略会提高性能。通过数值实验，我们展示了我们理论预测在真实数据集、更深层次的架构和基于无监督概率模型的采样策略上的相关性。

May, 2024