13、解决不平衡分类问题：SMOTE及其扩展技术

解决不平衡分类问题：SMOTE及其扩展技术

1. 不平衡分类问题与SMOTE技术

在不平衡分类问题中，少数类的样本数量过少，导致模型难以有效学习决策边界。解决这个问题的一种方法是对少数类样本进行过采样。简单地复制少数类样本可以平衡类分布，但不会为模型提供额外信息。更好的方法是合成新的少数类样本，这是一种表格数据的数据增强方法，效果显著。

1.1 SMOTE技术原理

合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Oversampling Technique，简称SMOTE）是最广泛使用的合成新样本的方法。其工作原理如下：
1. 随机选择一个少数类样本。
2. 找到该样本的k个最近邻（通常k = 5）。
3. 随机选择一个最近邻，在这两个样本之间的特征空间中随机选择一个点，创建一个合成样本。

SMOTE可以根据需要为少数类创建任意数量的合成样本。论文建议先使用随机欠采样来减少多数类的样本数量，然后使用SMOTE对少数类进行过采样，以平衡类分布。SMOTE与欠采样的结合比单纯的欠采样效果更好。

1.2 SMOTE技术的优缺点

优点：
- 创建的新合成样本合理，在特征空间中与现有的少数类样本相对接近。
- 使分类器构建更大的决策区域，包含附近的少数类点。

缺点：
- 创建合成样本时不考虑多数类，可能导致类重叠严重时出现模糊样本。

2. SMOTE平衡数据示例

2.1 创建不平衡数据集

我们可以使用 make_classification() 函数创建一个包