SMOTE算法深度解析及代码实现

最新推荐文章于 2025-10-10 19:23:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-10 19:23:07 发布 · 1.8k 阅读 · 29 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#算法 #python #深度学习 #机器学习

SMOTE算法介绍

 SMOTE算法是较为常用的数据增广算法，其核心思路是在少数类别样本内部进行数据合成，更具体的说，其后隐藏的猜想是假定样本 x 0 , x 1 , . . , x N x_0,x_1,..,x_N x0​,x1​,..,xN​都为同一类别，那么他们的线性组合 x 0 + a 1 ∗ x 1 + . . . + a N ∗ x N x_0+a_1*x_1+...+a_N*x_N x0​+a1​

最低0.47元/天 解锁文章
夜半罟霖
关注
SMOTE算法原理及Python代码实现
u014611178的博客
10-24 2万+
SMOTE算法 预备知识 向量代数的知识：对于点x1\mathbf{x}_1x1​和x2\mathbf{x}_2x2​，如果λ∈[0,1]\lambda \in [0,1]λ∈[0,1]，λx1+(1−λ)x2\lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda) \mathbf{x}_2λx1​+(1−λ)x2​肯定在点x1\mathbf{x}_1x1​和x2\mathbf{x}_2x2​的连线上。 2. 面向对象的设计思想就是抽象出一个类（Class），用的时候对类具体化成实例（In
新建 DOC 文档 (3).rar_SMOTE算法_doc_matlab smote_smote_smote MATLAB
09-20
本文档可能包含了如何在MATLAB环境下利用SMOTE算法处理不平衡数据集的详细步骤、代码示例以及可能遇到的问题和解决方案。对于从事机器学习和数据挖掘的工作者来说，理解和掌握SMOTE算法及其在MATLAB中的应用是十分...
SMOTE 过采样，解决正负样本不均衡问题
不积跬步，无以至千里！
12-12 4186
通过SMOTE过采样，可以使得模型更好地学习到少数类别的特征，从而提高模型的泛化能力和准确性。此外，SMOTE过采样方法还可以减少模型的过拟合倾向，提高模型的稳健性（Robustness）。为了解决这个问题，一种常用的方法是过采样，其中SMOTE（SyntheticMinority Over-sampling Technique）是一种被广泛应用的技术。准备原始数据集: 假设你有一个包含特征和标签的PyTorch张量 X 和 y，其中 X 的形状是 (样本数, 特征数)，y 的形状是 (样本数, )。
SMOTE 算法详解：解决不平衡数据问题的有效工具
最新发布
2401_88885149的博客
10-10 1244
在机器学习和数据科学领域，处理不平衡数据集是一个常见且具有挑战性的问题。不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异，其中某一类别的样本数量远多于其他类别。这种情况在现实世界中比比皆是，例如：​当模型面对这些不平衡数据时，它往往会偏向多数类，而忽视少数类 —— 即使少数类通常是我们更关心的类别（比如欺诈交易或疾病诊断）。传统的处理方法如随机过采样（简单复制少数类样本）或随机欠采样（删除多数类样本）虽然简单直接，但存在明显缺陷：前者容易导致过拟合，后者则可能丢失重要信息。
SMOTE算法 MATLAB代码
05-28
此代码为MATLAB代码，介绍的是SMOTE算法，里面有算法流程和详细说明
SMOTE算法的浅析及实现（Python实现）
zyyye_的博客
03-04 7300
本文使用Python第三方库imblearn实现了SMOTE算法解决二分类问题的数据集不平衡的问题，简要介绍了SMOTE算法的基本原理，但并没有从理论层面严谨的进行讲解，仅针对想要使用SMOTE算法的读者在使用这个算法时需要了解的基础进行了介绍，同时在代码章节中实现了简单的SMOTE算法，供读者在处理自己的数据集时参考使用。如果在阅读该博客时发现存在错误和瑕疵可以在评论区或私信博主提出问题或修改意见，如果存在其他的问题也可以和博主进行探讨。原创博客，转载请注明出处。
SMOTE matlab实现
09-12
SMOTE matlab实现
机器学习数据不平衡不均衡处理之SMOTE算法实现
kyle1314608的博客
04-09 3143
网上关于数据不平衡处理的讨论有很多，大致来说，数据不平衡的处理方法有三种：一是欠采样，二是过采样，三是调整权重。 今天要说的是过采样中...
SMOTE结合SVM算法matlab实现
03-15
SMOTE结合SVM算法实现，混合交叉验证，寻找最优参数之后，得出分类性能指标
Matlab实现SMOTE算法与高级特征工程技术解析
在Matlab环境中实现SMOTE算法，可以使用特定的代码库或工具箱，以自动或半自动的方式生成合成样本。 二、特征工程技巧 1. 创建新特征： - 深度特征合成：通过数据预处理和特征提取技术，结合深度学习模型，从原始...
厦门银行数据建模大赛Top2算法与代码实现解析
代码中很可能包含了时间序列滑动窗口特征提取、类别型变量的目标编码（Target Encoding）、缺失值多重插补、样本不平衡处理（如SMOTE过采样或代价敏感学习）等一系列高级技巧，并辅以交叉验证与线下AUC/Brier Score...
Smote的matlab代码
10-29
关于MATLAB的smote的代码，参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子！
smote的matlab代码-imbalanced-algorithms:基于Python的不平衡数据学习算法实现
06-19
smote的matlab代码ND DIAL：不平衡算法 用于不平衡学习的基于 Python 的极简算法实现。 包括深度和表征学习算法（通过 TensorFlow 实现）。 下面是当前实现的方法的列表。 欠采样 带/不带替换的随机多数欠采样 过采样 SMOTE - 合成少数过采样技术 DAE - 去噪自编码器 ( TensorFlow ) GAN - 生成对抗网络 ( TensorFlow ) VAE - 变分自动编码器（ TensorFlow ） 集成采样 RAMOBoost RUSBoost SMOTEBoost 参考： : NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 P. Kegelmeyer。 “SMOTE：合成少数过采样技术。” 人工智能研究杂志 (JAIR)，2002。 ：P. Vincent、H. Larochelle、I. Lajoie、Y. Bengio 和 P.-A. 曼扎戈尔。 “堆叠降噪自动编码器：在具有局部降噪标准的深度网络中学习有用的表示”。 机器学习研究杂志 (JMLR)，2010 年。 ：IJ Goodfellow、J. Pouget-Ab
SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）：SMOTE函数取维度为(r,n)的特征向量和维度为目标类-matlab开发
05-30
SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数以维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入。 并返回维度为(r',n) 的final_features 向量和维度为(r',1) 的目标类作为输出。 实现基于： N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall 和 W. Kegelmeyer。 Smote：合成少数过采样技术。 Arxiv 预印本 arXiv:1106.1813, 2011。
【决策树算法深度解析】：掌握核心原理与实战技巧，提升预测准确性
[决策树算法实现方式与进阶技巧](https://cdn.analyticsvidhya.com/wp-content/uploads/2020/08/Screenshot-from-2020-08-12-17-16-03.png) # 1. 决策树算法概述 决策树算法是一类广泛应用于分类和回归任务的监督...
SMOTE算法代码是什么
weixin_35755823的博客
01-02 1693
SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于解决数据集不平衡问题的算法。它主要是通过生成新的数据点来增加少数类的样本数量，以提高分类器的效果。 下面是一个使用 Python 实现 SMOTE 算法的示例代码： from imblearn.over_sampling import SMOTE # 建立SMOTE模型 smote =...
SMOTE原理及实现
panda_zjd的博客
01-29 5947
Smote算法原理： python2.7 算法实现： 原算法只能针对N采样率小于100%或者N为100%整数的参数进行采样。我实现的代码可对任意N>0的采样率从进行SMOTE。详情见源码 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import
SMOTE方法
爱远方的博客
02-15 1418
SMOTE(合成少数类样本)：在随机过采样的基础上，增加了k近邻的思想。
SMOTE算法代码实现-机器学习
kyle1314608的博客
03-06 1106
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题...
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