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本文对6G-IoT波束成形优化进行了系统的机器学习研究，比较了网络、环境、设备和视觉特征组的预测能力，并应用聚类方法以提升性能。
本文系统评估了五种不平衡处理方法（RUS、ROS、SMOTE、重加权、直接F1优化）在三个生物医学数据集（表格、文本、图像）上使用不同复杂度模型的效果。结果表明，收益取决于模型复杂度和数据模态，其中ROS、重加权和直接F1优化对非结构化数据上的复杂模型有效。