发布 Diverse binary classification datasets 数据集, 应用在 二分类问题、数据不平衡 领域

本次发布的数据集 Diverse binary classification datasets, 该数据集研究评估了来自不同领域的30个数据集上的类别不平衡处理技术。这些数据集被用于比较SMOTE、类别权重调整和决策阈值校准这三种方法相对于基线的有效性。性能评估采用了包括F1分数、F2分数、精确度、召回率、Brier分数、PR-AUC和AUC等多重指标。这一研究规模涉及30个数据集，任务集中在二分类问题上。

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