基于BlSMOTE-RF模型融合的非均衡数据分类预测

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摘要：针对分类样本不均衡问题，提出一种基于BlSMOTE-RF的模型融合方法。首先，利用BlSMOTE平衡数据集；然后，基于随机森林对特征重要性进行排序与特征选择；最后，采用多项式拟合方法融合LSTM、逻辑回归、LASSO、随机森林和岭回归五种模型的预测结果，并在新的测试集上检验。实验结果表明，该方法在准确率、精准率、召回率和F1分数上均优于单一模型。（剩余6879字）

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