《表3 AK-SMOTE采样处理的随机森林模型结果》

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《基于改进的SMOTE采样Catboost分类算法》

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从上表的输出结果，可以很清楚看到，经过AK-SMOTE采样技术处理之后的随机森林模型，类别0，即多数类，它的precision（查准率）达到了99%，recall（召回率）达到了91%，f1-score(f1-度量）达到了95%，而另一边的类别1，即少数类，它的precision（查准率）达到了74%，recall（召回率）达到了97%，f1-score(f1-度量）达到了84%，最后的accuracy（精度）可以达到93%，从这些数据我们可以看到，经过AK-SMOTE采样技术处理之后的随机森林模型会更加关注于提高类别1（少数类）的召回率，也就是更加关注于少数类的识别率，从而也验证了AK-SMOTE采样技术对于提高少数类的识别率有一定的效果。