任务详情
就是主要的要求是这样的 我有一组螺栓过程数据大概5000组 里面不合格数据大概30多个，然后需要对着组数据进行前期的数据预处理（我整理了数学公式如何进行预处理）然后进行特征值筛选，然后使用5种不同的采样算法：Borderline SMOTE、随机下采样、随即上采样、SMOTE、ADASYN，分别进行采样实验，在建立SMOTE-XGBoost、SVM（支持向量机）、LR(线性回归)、CART（决策树）以及RF（随机森林）常用分类方法进行分类比较，后续的采样方法和分类方法 我都有代码就是按照我的数据改改就行。
