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首先,随机过采样是最简单的技术它通过复制少数类示例来平衡数据集,但可能导致数据集在复制相同信息时容易过度拟合为了克服随机过采样的不足,SMOTESynthetic Minority Oversampling Technique应运而生它通过合成少数类的样本来平衡数据集具体而言,SMOTE使用k最近邻域算法创建合成数据在quotBorderl。

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通过蒙特卡洛采样得到预测值和区间特别地,GluonTS, Darts, MAPIE等开源工具包提供了区间预测的实现,如EnbPI算法,它为时序区间预测设计了一种通用框架然而,统计学方法通常适用于传统模型如ARIMA和指数平滑,需要划分训练集和验证集,而基于损失函数的方法则更多应用于深度学习和GBDT模型中。

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