imblearn.over_sampling.SMOTE

最新推荐文章于 2025-05-20 09:07:08 发布
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分类专栏： 机器学习实战学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Du_Shuang/article/details/84141940
本文深入解析SMOTE算法的原理及应用。重点介绍了如何通过设定random_state参数控制样本生成的随机性，以及如何使用oversampler.fit_sample函数处理特征集和标签集，自动识别并平衡数据集中不平衡的类别。

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

oversampler=SMOTE(random_state=0)

random_state:指定SMOTE算法选定种子时是否随机。
在这里插入图片描述
就是以上公式的xix_ixi​是否随机选取。

以上函数只是定义了一个类，真实实现功能的是其类函数：
oversampler.fit_sample(features_train,labels_train)
features_train：特征集
labels_train:标签集

注意：该函数自动判断哪个是少数不平衡的类别，所以输入时将整体的训练集输入即可，不用将少数集预先提出。

类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
nlpuser的博客
07-28 9万+
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。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。        类别不平衡问题在很多...
SMOTE处理数据非均衡——安装imbearn库
qq_35690171的博客
04-05 3176
imblearn------里边包含SMOTE函数 import imblearn imblearn是专门用来处理不平衡数据集的库，在处理样本不均衡问题中性能高过sklearn很多 imblearn里面也是一个个的类，也需要进行实例化，fit拟合，和sklearn用法相似 安装过程记录： pip install imblearn（不知道是因为网络问题还是其他出错） 改用conda 安装 cond...
python调用imblearn中SMOTE踩坑
gls_nuaa的博客
07-02 1万+
  SMOTE是用来解决样本种类不均衡，专门用来过采样化的一种方法。第一次接触，踩了一些坑，写这篇记录一下： 问题一：SMOTE包下载及调用 # 包下载 pip install imblearn # 调用 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 使用SMOTE进行过采样时正样本和负样本要放在一起，生成比例1：1 smo = SMOTE(n_jobs=-1) # 这里必须是fit_resample()，有些版本是fit_sample()无法运行 x_sampli
处理数据不平衡：SMOTE算法实战教程
最新发布
weixin_35756690的博客
05-20 1161
在机器学习领域，数据集中的样本不均衡指的是某些类别中的样本数量远多于其他类别，这在现实世界的数据集中很常见，特别是在欺诈检测、疾病诊断、垃圾邮件识别等场景。数据不均衡可能导致模型对多数类过拟合，而对少数类识别不足，从而降低模型的泛化能力。分类任务中，可以将数据分为两类：多数类（majority class）和少数类（minority class）。imbalanced-learn是Python中处理不平衡数据集的流行库，提供了多种处理方法，包括过采样、欠采样以及组合策略。
样本均衡问题处理算法
weixin_34334744的博客
07-17 710
from imblearn.over_sampling import SMOTE over_samples = SMOTE(random_state=0) # x为去除y和ID的数据，y为标签（label） x, y = over_samples.fit_sample(x, y) y SMOTE(ratio=’auto’, ran...
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。
python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(二)——over-sampling上采样
mathlxj的博客
04-27 1万+
作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。 基本用法框架 from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler(random_state=0) X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y) 针对不同的上采样...
imblearn.over_sampling.smote
04-09
imblearn.over_sampling.smote 是一种基于SMOTE算法的过采样方法，用于处理样本不平衡问题。它可以从少数类样本中生成一些新的合成样本，并添加到数据集中，从而增加少数类样本的数量。这有助于提高模型对少数类的...
给出imblearn.over_sampling.SMOTE的详细用法及代码示例
04-27
好的，关于imblearn.over_sampling.SMOTE的详细用法及代码示例，我可以为您提供如下回答： imblearn.over_sampling.SMOTE是一种用于处理数据不平衡问题的过抽样方法，它可以生成新的样例以增加少数类样本的数量，...
--------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[136], line 1 ----> 1 from imblearn.over_sampling.SMOTE import SMOTE #我们可以执行over-sampling过采样也有助于
05-09
好的，用户遇到了ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn.over_sampling.SMOTE'的问题，需要正确导入SMOTE模块。首先，我需要分析这个错误的原因。通常，这种错误是因为Python环境中没有安装对应的包，或者...
rom imblearn.over_sampling import SMOTE # pip install imblearn
11-08
`SMOTE` 是 `imbalanced-learn` 库中的一个过采样策略（oversampling technique），全称为 Synthetic Minority Over-sampling Technique。...X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train) ```
``` from imblearn.over_sampling import SMOTE ```
09-12
这段代码是一个导入语句，用于从imblearn库中引入SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）类，这是一个常用的在机器学习中处理不平衡数据集的工具，通过生成新的少数类样本来平衡类别分布。 错误分析...
【imblearn】【样本不均衡】使用SMOTE上采样处理样本不均衡问题python代码实现
Kika写代码的博客
06-02 325
先准备好特征矩阵X 和 标签y。
数据分析学习之：如何均衡样本——使用 imblearn 库实现重采样（resampling），过采样(over-sampling) + 欠采样(under-sampling))
qq_42902997的博客
12-02 3387
文章目录什么是样本不平衡如何平衡数据集的样本——重采样欠采样（也叫 undersampling）将大的样本集的数据全部筛选出来通过随机采样操作采样固定个数的样本留下和少样本的样本集拼合成最终的样本集样本均衡了过采样（over-sampling）通过 imblearn 库扩充小的样本集样本均衡了 什么是样本不平衡 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns values = {"姓名":["A","B","C","D","E",
SMOTE
weixin_45678402的博客
04-02 1114
1.安装imblearn库 在终端pip install imbalanced-learn https://zhuanlan.zhihu.com/p/95020088 2.预备知识： 1）向量代数： 对于点x1和x2，如果λ∈[0,1]，λ x1 + ( 1 − λ ) x2 肯定在点x1和x2的连线上。 2）SMOTE算法 1、对于其中正类的样本x，找到它在正类的k个近邻，k可以自己设定，一般为5； 2、k个近邻中随机选一个样本 x_近邻 3、生成一个0~1之间的随机数rand(0, 1)，用下式合
【机器学习基础】样本类别不平衡的解决办法
Tuzi_bo的专栏
05-14 6550
目录 一 数据不平衡现象以及分析 二 解决措施 1.采样 （1）随机下采样（Random undersampling of majority class） （2）随机过采样 （3）Edited Nearest Neighbor算法 （4）Repeated Edited Nearest Neighbor算法 （5）EasyEnsemble算法 （6）BalanceCascade算法 （7）NearMiss算法 （8）Tomek Link算法 2.数据合成 （1）SM...
SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，即“人工少数类过采样法“）----Python调包简单实现
haoji007的博客
05-16 2万+
一、SMOTE原理 SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。 SMOTE步骤__1.选一个正样本 红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本 绿色的 SMOTE步骤__4.在正样本和随机选出的这个近邻之间的连线上，随机找一点。这...
Python——样本类别不均衡问题+代码（基于imblearn包)
m0_69715013的博客
06-05 2531
利用Python的imblearn库解决类别不均衡问题 过采样：SMOTE,ADASYN 欠采样：RandomUnderSampler,ClusterCentroids,NearMiss
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qq_24591139的博客
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