RUSBoost:RUSBoost 是一种基于 boosting 的采样算法，用于处理类标记数据中的类不平衡。-matlab开发

此代码实现了 RUSBoost。 RUSBoost 是一种处理具有离散类标签的数据中的类不平衡问题的算法。 它结合使用 RUS（随机欠采样）和标准提升程序 AdaBoost，通过删除多数类样本来更好地对少数类进行建模。 它与 SMOTEBoost 非常相似，后者是另一种结合了 boosting 和数据采样，但声称通过随机欠采样 (RUS) 实现目标多数类的例子。 这种方法导致算法更简单，模型训练时间更快。 目前RUSBoost的实现已经由作者独立完成以研究为目的。 为了让用户使用很多不同的用于提升的弱学习器，使用 Weka API 创建了一个接口。 目前，四种 Weka 算法可以用作弱学习器：J48、SMO、IBk、Logistic。 它使用 10 次 boosting 迭代，并通过删除多数类在每次 boosting 迭代中实现 35:65（少数：多数）的类不平衡比样品。 有关该算法