《表1 过采样后的部分样本数据》

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《基于预处理的AFOA-ELM冲击地压危险预测模型》

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由于选取的样本数据集类别占比不均衡，类别1、2样本数分别为6、5，而类别3、4样本数分别为13、12。若将模型直接作用于该非均衡数据集，训练模型时由于类别1、2的样本数量很少，模型学习不到太多的该类信息，分类器将倾向于将样本分到多数类别3、4。为避免模型对类别1、2的样本学习不充分，使用SMOTE人工合成12个类别1样本及10个类别2样本，平衡数据集，从而提高预测准确率。过采样后的部分样本数据见表1。