标签： machine-learning selection
在我的数据集中，目标变量是名义上的（只有两个状态），所有其他的都是数字。数据集非常不平衡。在寻找处理不平衡数据集的解决方案后，我找到了SMOTE（合成少数过采样技术）。应用SMOTE算法后，数据集的大小增加（我使用了算法的Weka实现）。
现在我的问题是，如何在这样的不平衡数据集中确定影响我的目标变量的重要特征/属性？这种算法有没有可用的实现？