【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）

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效果一览

文章概述

LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色。电力负荷预测是一项重要的任务，可以利用LSTM神经网络来实现准确的预测模型。下面是一个基于LSTM的电力负荷预测模型的基本框架：

数据收集和预处理：首先，需要收集历史电力负荷数据，并进行预处理