クラス不均衡を考慮した糖尿病リスク予測のための柔軟な機械学習手法

全ての不均衡解決策によってG-meanは最も増加しました。重み付けとしきい値の変更は、リサンプリング手法と比較して、クラス不均衡を扱うためのより迅速な解決策となります。サンプリング戦略の中では、アンダーサンプリング手法が他の手法よりも優れたパフォーマンスを示しました。