使用imbalanced-learn库中的KMeansSMOTE方法解决数据不平衡问题

最新推荐文章于 2025-04-04 08:20:11 发布
最新推荐文章于 2025-04-04 08:20:11 发布
阅读量608 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 机器学习 人工智能 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CyberGenius/article/details/132681888
Python 专栏收录该内容
101 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何利用imbalanced-learn库中的KMeansSMOTE方法解决机器学习中数据不平衡的问题。KMeansSMOTE结合了SMOTE算法和K均值聚类，用于生成新的少数类样本，平衡数据集。通过示例代码，展示了如何使用该方法进行上采样，从而提高模型对少数类别的分类性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

使用imbalanced-learn库中的KMeansSMOTE方法解决数据不平衡问题

在机器学习任务中，数据不平衡是一个常见的问题，指的是训练数据集中不同类别的样本数量差异很大。这种数据不平衡可能导致模型在预测时对少数类别样本的表现不佳。为了解决这个问题，我们可以使用一些技术来处理数据不平衡，其中之一就是上采样。

上采样是指增加少数类别样本的数量，以使其与多数类别样本数量相当。在Python中，我们可以使用imbalanced-learn库来执行上采样操作。imbalanced-learn是一个功能强大的库，提供了多种处理数据不平衡问题的方法。

在imbalanced-learn中，KMeansSMOTE是一种基于SMOTE算法和K均值聚类的上采样方法。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种流行的上采样算法，它通过在特征空间中选择少数类别样本的邻居并生成新的合成样本来增加样本数量。而K均值聚类是一种聚类算法，它将样本划分为K个簇，其中每个簇由其质心代表。

下面是使用imbalanced-learn库中的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题的示例代码：

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
使用KMeansSMOTE处理数据不平衡问题——Python imbalanced-learn
带你成为别人眼中的大佬！
05-08 1207
接着，我们使用KMeansSMOTE方法进行上采样，其中sampling_strategy='auto’表示自动计算少数类别和多数类别的数量比例，k_neighbors=5表示KNN算法中的k值为5，cluster_balance_threshold=0.5表示聚类簇之间的平衡阈值为0.5。在实际应用中，可以将KMeansSMOTE方法与其他算法一起使用来解决数据不平衡问题。总之，使用KMeansSMOTE方法是一种非常有效的解决数据不平衡问题的方法，它可以帮助我们增加样本数量，提升机器学习算法的性能。
python使用imbalanced-learn的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
data+scenario+science+insight
08-18 2195
python使用imbalanced-learn的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。 以上面提到的场景来说，如果我们的分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，.
【亲测免费】 探索K-Means SMOTE：高效处理不平衡数据的开源利器
gitblog_00036的博客
08-30 1157
探索K-Means SMOTE：高效处理不平衡数据的开源利器 在机器学习领域，不平衡数据集是一个常见且棘手的问题。幸运的是，开源社区不断推出创新的解决方案，其中K-Means SMOTE项目以其独特的技术优势，成为了处理不平衡学习问题的佼佼者。本文将深入介绍这一项目，分析其技术细节，并探讨其在实际应用中的潜力。 项目介绍 K-Means SMOTE是一个基于K-Means聚类和SMOTE过采样技术...
smote的matlab代码-kmeans_smote:基于k-means和SMOTE的不平衡学习过采样
06-19
smote的matlab代码基于 K-Means 和 SMOTE 的不平衡学习过采样 K-Means SMOTE 是一种针对类不平衡数据的过采样方法。 它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本来帮助分类。 该方法避免了噪声的产生，有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用： 不平衡学习 (>=0.4.0, =1.13, =0.19.0, <0.21) 安装 皮皮 pip install kmeans-smote 从源头 克隆这个存储库并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git cd kmeans-smote pip instal
【亲测免费】 KMeans-SMOTE 开源项目教程
gitblog_00064的博客
08-31 888
KMeans-SMOTE 开源项目教程 项目介绍 KMeans-SMOTE 是一个用于不平衡学习的过采样工具，结合了 K-Means 聚类和 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法。该项目旨在通过生成合成样本来平衡数据集，特别适用于处理类别不平衡问题。KMeans-SMOTE 通过先进行 K-Means 聚类，然后在每个聚类中应用 S...
python imbalanced-learn库实用例子（examples）代码
11-30
通过分析和运行这些示例代码，你可以深入理解`imbalanced-learn`库的使用方法，以及如何将其与其他Scikit-Learn组件结合，以解决实际的数据不平衡问题。记得在实践中不断调整和优化，以获得最佳的模型性能。
模型训练数据不平衡怎么办？ 使用 imbalanced-learn库 ！！专治各种不平衡
最新发布
AI Agent 首席体验官
04-04 883
imbalanced-learn（imblearn）是一个专门处理不平衡数据集的Python库。它是scikit-learn的扩展库，提供了多种重采样技术来处理分类问题中的类别不平衡问题。imbalanced-learn遵循scikit-learn的API设计，使其能够轻松集成到机器学习工作流程中，包括在Pipeline中使用。
使用imbalanced-learn库中的BorderlineSMOTE方法处理数据不平衡问题
HackVibe的博客
09-08 169
本文将介绍如何使用Python中的imbalanced-learn库中的BorderlineSMOTE方法来处理数据不平衡问题，并提供相应的源代码示例。通过对不平衡数据集进行上采样处理，我们可以改善模型对少数类别的学习效果，从而提高分类模型的性能。希望本文能够对您有所帮助！这里假设我们已经将数据集拆分为特征矩阵X和目标向量y，其中X是一个二维数组，每一行代表一个样本的特征，y是一个一维数组，每个元素表示对应样本的类别标签。训练完成后，我们可以使用平衡后的训练集来进行预测，并在测试集上评估模型的性能。
【亲测免费】 KMeans-SMOTE 项目使用教程
gitblog_01164的博客
08-31 432
KMeans-SMOTE 项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 kmeans_smote/ ├── LICENSE ├── README.md ├── setup.py ├── kmeans_smote/ │ ├── __init__.py │ ├── kmeans_smote.py │ └── utils.py └── tests/ ├── __init__.py ...
Python机器学习：K-means算法实现原理、自实现过程、调包实现详细代码！！！
jkx521的博客
09-20 1455
算法原理： 自实现过程详细代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def build_data(): """ 准备数据 :return:准备好的数据 """ data_list = [] # 加载数据 with open("./test.txt") as f:...
K-Means欠采样处理不平衡样本python实现
12-21
K-Means欠采样python实现 1. K-Means欠采样原理 为解决分类问题中效果受样本集类间不平衡，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means欠采样对样本进行平衡处理。该方法利用K-means方法对大类样本聚类，形成与小类样本个数相同的簇类数，从每个簇中随机抽取单个样本与风险样本形成平衡样本集。K-means欠采样过程如下： Step1：随机初始化k个聚类中心，分别为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大样本xi(1,2,…,n)，计算样本到每个聚类中心uj的距离，将xi划分到聚类最小的簇，c(i)为样本i与k个类中距离最近的那个类，c(i)的值为1到k中的一个，则c(i)
专门处理不平衡数据集的算法，使用21种采样的算法，包括SMOTE,集成算法+采样算法，基于聚类的过采样算法。对每一个算法原理，实验结果，评价标准都给了注释。
12-07
对于21种主流的采样算法，使用UCI官方保险数据集，对不平衡数据集进行了python实验，基于AUC和F1进行了评分，对所有结果进行了注释。
一张图一句话——说清楚K Means聚类
土豆洋芋山药蛋的博客
07-02 2459
一句话： 初始化 K 个不同的簇, 且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成，更新簇中心直至稳定而生成K个类别的算法。 一张图： 一句话，考研+考试复习太紧张，就不多说了。...
kmeans代码使用
qq_44778404的博客
10-22 376
from sklearn.cluster import kmeans kmeans = KMeans(3) # 或者kmeans = KMeans(n_cluster=3) kmeans.fit(data)
机器学习-特征工程中的样本不均衡处理方法
数据掘金
07-20 3818
http://www.sohu.com/a/129333346_465975 http://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/72967185
机器学习中的样本不平衡学习
weixin_41020287的博客
12-29 4534
不平衡数据集的处理 python包：imblearn，参考文档：imbalanced-learn 一、上采样方法（imblearn.over_sampling） 增加少数类的样本。 1.1、RandomOverSampler 1.2、ADASYN 1.3、SMOTE 1.4、SMOTENC 1.5、SVMSMOTE 1.6、KMeansSMOTE 1.7、BorderlineSMOTE 二、下采样方法（imblearn.under_sa...
python实现smote处理正负样本失衡问题
07-03 2908
机器学习中难免遇到正负样本不平衡问题，处理办法通常有梁总，一：过采样，增加正样本数据；二：欠采样，减少负样本数据，缺点是会丢失一些重要信息。smote属于过采样。 代码 # from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE # from imblearn.over_sampling import SMOTENC # from imblearn.over_sampling import SVMSMOTE # from imblearn.o...
不平衡分类数据集处理（SMOTE和SMOTE-ENN）
qq_51465769的博客
12-07 5622
处理不平衡数据集的方法
通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据
challeypeng的专栏
03-07 9669
在这篇文章中，我将解释使用 SMOTE、SVM SMOTE、BorderlineSMOTE、K-Means SMOTE 和 SMOTE-NC 进行过采样/上采样。我将通过一个实际示例进行解释，在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的机器学习问题，以了解它们的影响。
详细的解读一下K-means SMOTE的算法
02-25
<think>嗯，用户让我详细解读一下K-means SMOTE算法。首先，我得回忆一下这个算法的背景。K-means SMOTE属于处理类别不平衡问题的过采样方法，结合了K-means聚类和SMOTE技术。可能用户在处理分类任务时遇到了数据不平衡的问题，比如欺诈检测或者医疗诊断，这些场景中少数类样本较少，导致模型效果不佳。 接下来，我需要明确K-means SMOTE的基本原理。传统的SMOTE是在少数类样本之间生成新样本，但可能生成噪声样本，特别是在类别边界附近。K-means SMOTE的改进在于先聚类，然后在密集的聚类中生成样本，这样能更有效地合成有意义的样本。 那具体的步骤是怎样的呢？首先，对少数类样本进行K-means聚类，确定合适的簇数，可能通过轮廓系数或肘部法则。然后筛选需要过采样的簇，可能是根据样本数量或分布选择高密度的簇。接着计算每个簇需要的过采样数量，通常样本数少的簇需要更多合成样本。最后在这些簇内应用SMOTE生成新样本。 用户可能需要了解每个步骤的细节，比如如何选择簇的数量，或者如何分配过采样的数量。同时，需要比较K-means SMOTE和传统SMOTE、SMOTE结合聚类方法的区别，比如Cluster-Centroid或ADASYN的区别，突出其优势在于避免噪声，关注密集区域。 可能用户在使用过采样方法时遇到了生成样本质量不高的问题，或者模型过拟合，因此想找一个更有效的方法。这时候需要解释K-means SMOTE如何通过聚类减少噪声，从而提升模型性能。同时，用户可能关心实际应用中的参数设置，比如K-means的簇数，或者如何自动确定簇数，比如使用轮廓系数。 另外，需要注意K-means SMOTE的局限性，比如对初始聚类中心的敏感，高维数据下的效果可能下降，计算成本较高。用户可能在处理高维数据时需要权衡是否采用此方法，或者结合降维技术。 总结来说，用户需要一个清晰的步骤解释，了解其优势和应用场景，以及参数设置和潜在的问题。可能需要给出一个例子，比如在Python中使用imbalanced-learn库中的KMeansSMOTE类，指导如何调用，并强调调参的重要性。</think>K-means SMOTE 是一种针对类别不平衡问题的过采样算法，**结合了 K-means 聚类和 SMOTE（合成少数类过采样技术）**，旨在更高效地生成有代表性的少数类样本。其核心思想是**先通过聚类识别少数类样本的密集区域，再在密集区域内生成新样本**，从而避免传统 SMOTE 盲目插值导致的噪声问题。 --- ### **算法步骤详解** #### **1. 对少数类样本进行 K-means 聚类** - **目的**：识别少数类样本的分布结构，找到高密度区域。 - **关键参数**：聚类簇数 \( k \)，可通过轮廓系数（Silhouette Score）或肘部法（Elbow Method）确定。 - **输出**：将少数类样本划分为 \( k \) 个簇。 #### **2. 筛选需要过采样的簇** - **筛选标准**：选择样本数量多、密度高的簇，通常通过以下方式： - **密度计算**：计算每个簇的样本数与其到簇中心的平均距离的比值。 - **过滤稀疏簇**：丢弃样本数少或密度低的簇（可能包含噪声）。 - **目标**：仅在“安全区域”生成样本，避免噪声干扰。 #### **3. 分配过采样数量** - **按比例分配**：根据簇的样本数量或密度，为每个簇分配需生成的样本数。 - **稀疏簇少生成**：样本少的簇可能分配较少新样本。 - **密集簇多生成**：样本密集的簇生成更多样本。 #### **4. 在选定簇内应用 SMOTE** - **传统 SMOTE 流程**： 1. 随机选择一个样本 \( x_i \)。 2. 找到其 \( k \) 个最近邻（通常 \( k=5 \)）。 3. 随机选择一个邻域样本 \( x_j \)，在两者连线上生成新样本：\( x_{\text{new}} = x_i + \lambda (x_j - x_i) \)，其中 \( \lambda \in [0,1] \) 为随机数。 - **K-means SMOTE 改进**：仅在筛选后的簇内执行上述步骤，确保新样本分布在密集区域。 --- ### **与传统方法的对比** | **方法** | **核心思想** | **优点** | **缺点** | |----------------------|----------------------------------------|-----------------------------------|---------------------------------------| | **SMOTE** | 在少数类样本间随机插值 | 简单高效 | 可能生成边界噪声样本 | | **Cluster-Centroid** | 对每个簇生成中心点样本 | 减少噪声 | 样本多样性不足 | | **ADASYN** | 根据样本密度自适应分配过采样数量 | 关注困难样本 | 对噪声敏感 | | **K-means SMOTE** | 先聚类筛选密集区域，再插值 | 生成样本质量高，避免噪声 | 计算成本较高，依赖聚类效果 | --- ### **优势与适用场景** - **优势**： 1. **减少噪声**：通过聚类避免在稀疏区域生成样本。 2. **聚焦密集区域**：生成的样本更符合少数类真实分布。 3. **自适应性**：动态分配各簇的过采样量。 - **适用场景**： - 数据分布存在明显聚类结构的类别不平衡问题。 - 需要高质量合成样本的场景（如医疗诊断、金融风控）。 --- ### **参数调优建议** 1. **聚类数 \( k \)**：使用轮廓系数或 Gap Statistic 确定最佳簇数。 2. **最近邻数 \( k_{\text{SMOTE}} \)**：通常设为 5，可根据数据分布调整。 3. **过采样比例**：根据类别不平衡程度设定（如从 1:100 调整为 1:10）。 --- ### **代码示例（Python）** ```python from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE # 初始化 KMeansSMOTE kmeans_smote = KMeansSMOTE( kmeans_estimator=KMeans(n_clusters=5), # 自定义聚类参数 smote=SMOTE(k_neighbors=5) ) # 应用过采样 X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X, y) ``` --- ### **局限性** 1. **依赖聚类效果**：若少数类样本分布复杂，聚类可能失效。 2. **计算开销**：K-means 和 SMOTE 的结合增加了计算成本。 3. **高维数据**：需配合降维（如 PCA）提升聚类效果。 --- 通过结合聚类与过采样，K-means SMOTE 在平衡类别的同时提升了合成样本的质量，是处理复杂不平衡数据的有力工具。实际应用中需结合交叉验证调参，确保模型泛化性。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值