SMOGN过采样算法示例数据集SMOGNOversamplingAlgorithmExamplesDataset-koweihuang
数据来源：互联网公开数据
标签：过采样, SMOGN, 数据增强, 不平衡数据, 机器学习, 算法示例, 数据集, 文本处理
数据概述：
该数据集包含SMOGN（Synthetic Minority Over-sampling Technique for Regression with Gaussian Noise）过采样算法的示例数据和相关配置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，主要用于算法演示和模型训练。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各种数据集，特别是针对回归任务的不平衡数据集。
数据维度：数据集包含SMOGN算法的配置文件、示例数据、算法实现代码和相关文档。
数据格式：主要包含toml配置文件，以及代码文件（如Python脚本）。
来源信息：数据来源于SMOGN算法的开源实现，用于展示算法的使用方法和效果。
该数据集适合用于机器学习算法的测试、演示和教学。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习算法研究，特别是对于回归任务中处理不平衡数据的算法研究。
行业应用：为数据科学和机器学习从业者提供SMOGN算法的示例，帮助其在实际项目中应用该算法。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生理解SMOGN算法的原理和实现。
此数据集特别适合用于验证SMOGN算法的有效性，并帮助用户在实际项目中优化模型性能。
