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smote的matlab代码/* 日期 :: 02/08/2018 作者:: Raj Mehrotra */ 来自 Kaggle 的 IBM-HR-Analytics-Employee-Attrition-Performance 数据集。 我首先使用各种库（如 pandas、seaborn、matplotlib 等）对数据进行了探索性数据分析。 然后我还使用了像 RFE（一种包装方法）这样的特征选择技术来选择特征。 然后使用 SMOTE 技术对数据进行过采样，以处理不平衡的类。 然后，数据也会被缩放以获得更好的性能。 最后，我从 scikit-learn 库中训练了许多用于预测建模的 ML 模型，并使用 Precision、Recall 和其他指标比较了性能。