《表4 十种非平衡数据集抽样方法[17-21]》

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《面向非平衡数据集的随机森林算法对学生学业问题的预测分析》

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注：表中1-6为向下采样，7-8为向上采样，9-10为混合采样

首先将原始非平衡数据集按照7∶3分成训练集和测试集，采用随机分层划分10次，确保每次划分的训练集和测试集的数据分布一致性.划分后，每次训练集和测试集的平衡率均为0.17（平均绩点≤2.2为少数类，其余为多数类），在10次划分的数据集上分别计算性能指标，然后取均值.采取10种非平衡数据方法处理原始数据（见表4）后，重复上述过程，得出性能指标的均值.