基于SMOTE与SVM算法的分类性能优化

本研究探讨了SMOTE过采样技术与SVM分类器结合，并通过混合交叉验证方法寻找最优参数，以提升分类性能。

方法：

  1. 数据预处理： 对原始数据进行清洗和特征选择，为后续建模做准备。
  2. SMOTE过采样： 针对少数类样本进行SMOTE过采样，平衡数据集类别分布，避免模型偏向多数类。
  3. SVM模型构建： 选择合适的核函数，并使用混合交叉验证方法进行参数寻优，提高模型泛化能力。
  4. 性能评估： 使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标评估模型分类性能。

结果：

通过SMOTE过采样技术，有效缓解了类别不平衡问题，SVM模型的分类性能得到显著提升。混合交叉验证方法找到了最优参数组合，进一步提高了模型的泛化能力。

结论：

SMOTE与SVM算法结合是一种有效的分类方法，尤其适用于处理类别不平衡数据。混合交叉验证方法有助于寻找最优参数，提高模型性能。