《表1 在MINIST数据集上SSIC与其他方法的对比》

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《价值样本选取的不均衡分类》

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除以上两个数据集的性能展示外，在MNIST和Tiny ImageNet数据集上进行的实验同样证实SSIC在不均衡数据分类的有效性。表1和表2分别比较不同类别MNIST和Tiny ImageNet数据集的负类查准率（Precision＿N）、正类查全率（Recall＿P）以及宏观F1度量（F＿macro）这三个指标的提升状况。MNIST数据集与Tiny ImageNet数据集不均衡比分别定义为100和10。结果证实提出的框架在所有数据集的表现优于任何其他方法，以此证明SSIC框架的优异性能。