深度神经网络中的过采样和欠采样技术

在机器学习领域中，数据不平衡是一个常见的问题。当训练数据集中的不同类别样本数量差异较大时，深度神经网络的性能可能受到影响。为了解决这个问题，可以采用过采样和欠采样技术来平衡数据集，以改善模型的训练效果。本文将介绍过采样和欠采样的概念，并提供相应的源代码示例。

过采样（Oversampling）

过采样是一种通过增加少数类别样本数量来平衡数据集的方法。它的目标是生成新的合成样本，使得少数类别的样本数量与多数类别相当。最常用的过采样方法是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique），它基于对少数类别样本进行插值来生成新样本。

下面是一个使用Python和Scikit-learn库中的SMOTE算法进行过采样的示例代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 假设X和y分别是特征和标签
X_resampled, y_resampled = SMOTE()