《算法1 SMOTE改进算法》

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《融合改进SMOTE与Stacking算法的输电通道树线放电因子风险状态评估》

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可以看到，S M O T E算法仅能对已有标记信息的样本进行采样，而对未标记信息的样本则不能很好地进行采样。但在实际场景中，对模型的要求是对所有可能出现的情况做出预测。因此，对于树线放电因子，不仅需要对的数据进行SMOT E采样以达到异常分布的平衡，还需要构造正常样本，保证树线放电因子模型具备对正常状态的预测能力，最终使模型能达到对树线放电因子正常、低风险、中风险和高风险这四种状态事件作出预测。因此设计基于SMOTE的改进算法。