SMOTE

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 · 2.8k 阅读 · 1 ·
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。

简述SMOTE算法

假设现在有一份数据大分类的有500，小分类的有100。如果使用SMOTE算法怎么从小分类中生成大分类的500个数据？

  • 从小分类中依次选择点。假设现在选则点A。计算点A距离其他99个点的欧式距离。并按照距离从小到大依次排序。我们现在要生成500个数据则以每一个点为中心生成5个点才可以。那么怎么生成呢？可以根据这个公式来：

    a’ = random（0,1）* d

好了。就写这些吧。

使用MATLAB实现SMOTE算法
PixelLancer的博客
09-18 1199
在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling Technique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。它通过在少数类样本之间插入合成样本，以增加少数类样本的数量。这些合成样本是通过在少数类样本之间随机选择一个样本，然后在该样本与其最近邻样本之间的线段上生成新的合成样本。它首先确定少数类样本的类别，然后针对每个少数类样本，找到其最近邻样本。它随机选择一个最近邻样本，并根据其与当前少数类样本的差异生成新的合成样本。
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 matlab实现
09-12
SMOTE matlab实现
SMOTE 算法详解：解决不平衡数据问题的有效工具
2401_88885149的博客
10-10 1243
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实例代码
weixin_41363820的博客
12-19 4056
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np import random class Smote: #samples的最后一列是类标，都是1 def __init__(self, samples, N=10,k=5): self.n_samples, self.n_attrs=sam
精选资源
SMOTE算法（matlab版本）
10-27
**SMOTE算法简介** SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的算法，由Chawla等人在2002年提出。在机器学习中，当训练数据集中某个类别的样本数量远少于其他类别时，模型...
精选资源
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...
精选资源
smote的matlab代码-Enhanced_Geometric_SMOTE:Enhanced_Geometric_SMOTE
06-19
smote的matlab代码增强型几何 SMOTE [EG-SMOTE] 的 Python 代码库 描述 EG-SMOTE 算法是 G-SMOTE 算法的增强，用于有效重采样，解决了 合成嘈杂的少数样本 由于少数样本的极端合成导致过拟合 沿边界线合成不当。 EG-...
精选资源
smote的matlab代码-geometric-smote:GeometricSMOTE过采样算法的实现
06-19
smote的matlab代码 几何形状 几何 SMOTE 算法的实现，一种几何增强的 SMOTE 替代品。 它与 和 兼容。 文档 安装文档、API 文档和示例可以在 . 依赖关系 几何 smote 经测试可在 Python 3.6+ 下工作。 依赖关系如下： ...
精选资源
SMOTE.rar_SMOTE算法_matlab smote算法_matlab实现SMOTE_smote_smote算法matl
07-15
**SMOTE算法** SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的算法，它在机器学习领域中被广泛应用。当一个数据集中某一类样本数量远少于另一类时，这种不平衡会导致分类模型...
smote的matlab代码-SMOTE:合成少数过采样技术
06-19
smote的matlab代码
smote的matlab代码-feature-engineering:高级特征工程技巧
06-19
smote的matlab代码高级特征工程 创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的技术代码和说明。 在此存储库中，您将找到 . 建议在使用Engineering Tips.ipynb笔记本进行编码的同时通读本文。 这个 repo 和相应的文章描述了高级特征工程的几种方法，包括： 使用 SMOTE 重新采样不平衡数据 使用深度特征合成创建新特征 使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值 使用 IsolationForest 进行异常值检测
smote的matlab代码-Smote_tune:ICSE'18：调整Smote
06-19
smote的matlab代码 Smote_tune Tuning Smote
smote的matlab代码-smogn:用于回归的合成少数过采样技术
06-19
smote的matlab代码 高斯噪声回归的合成少数过采样技术 描述 用于高斯噪声回归的合成少数过采样技术 (SMOGN) 的 Python 实现。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN) 进行回归的合成少数过采样技术 (SMOTER)。 根据给定观察结果的 KNN 距离在两种过采样技术之间进行选择。 如果距离足够近，则应用 SMOTER。 如果距离太远，则应用 SMOTER-GN。 适用于回归适用的预测问题，但用于预测的值很少或不常见。 这也可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的有用替代方法，尤其是在生成合成数据也很有趣的情况下。 特征 唯一的开源 Python 支持版本的合成少数回归过采样技术。 支持包含混合数据类型的 Pandas DataFrame 输入、按数据类型自动选择距离度量以及可选的自动删除缺失值。 灵活的输入可用于在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 纯粹的 Pythonic，为一致性、可维护性和未来改进而开发，没有原始 R 实现中包含的对 C 或 Fortran 的外部函数调用。 要求 Python 3 NumPy 熊猫
smote的matlab代码-machine_learning:基本机器学习
06-19
smote的matlab代码介绍 该项目实现了经典的机器学习算法（ML）。 这个项目的动机包括： 帮助机器学习大一新生对这个领域的基本算法和模型有更好更深入的理解。 在 ML 领域提供现实生活和商业执行方法。 由于这种情况，我的数学理论和编码能力保持新鲜。 概述 1.调频 1.1 fast_fm 展示如何使用“fast_fm”包对数据集进行分类。 1.2 fm_rewrite 遵循FM的理论，我们自己编写python脚本。 1.3 使用者： pip install fm_easy_run 。 2.xgboost 2.1 xgboost 展示如何使用“xgboost”包对数据集进行分类。 2.2 网格搜索 展示如何使用“gridsearch”包来选择“xgboost”算法的最佳参数。 3.N-gram 用 n-gram 代替朴素贝叶斯解决的面试问题。 4.Svd @博尔格： 4.1 linalg中的矩阵分解 4.2 矩阵分解与 RSVD 5.协同过滤推荐系统 @博尔格： 5.1 项目基础 5.2 用户基础 6.语义识别 @博尔格： 6.1 解霸流程 6.2 Tf-Idf 6.3 Bp 神
Spark -- Spark的smote算法，非平衡数据处理示例
TheBigBlue的博客
03-26 2032
向导介绍代码github参考代码修改后代码结果根据我司需求的一个完整代码测试数据完整代码结果 介绍   相关的理论，和代码可以参考：https://www.cnblogs.com/little-horse/p/11241168.html，这个参考代码我看了感觉有点偏老和偏复杂，于是找了另外一个版本。   spark的issues:https://issues.apache.org/jira/bro...
matlab实现SMOTE
热门推荐
lzy_2016的博客
02-22 1万+
matlab实现SMOTE
smote
最新发布
10-17
SMOTE（Synthetic Minority Over - sampling Technique）即合成少数过采样技术，是一种用于处理机器学习中不平衡数据集的重要数据增强技术。在不平衡数据集中，某些类的样本数量远多于其他类，这种情况在金融欺诈检测、医疗疾病诊断等领域尤为常见[^3]。 SMOTE的原理是通过合成新的少数类样本，来平衡数据集的类别分布。具体而言，对于每个少数类样本，它会在其k个最近邻中随机选择一个邻居，然后在该样本和所选邻居之间的连线上随机选取一点，作为新合成的少数类样本。 在使用方法上，首先要进行实现环境的搭建，然后按照具体操作流程进行操作，同时还涉及参数调优和验证的步骤。理解这些内容对于正确应用SMOTE算法至关重要，尤其在处理非平衡数据集时，可大幅提升分类模型的准确性和鲁棒性[^1]。 SMOTE技术在实际应用中有着广泛的用途。处理类别不平衡是提升分类器性能的关键步骤，SMOTE算法通过实际应用案例和代码实践，可以更深入地理解并掌握，为解决实际问题提供有力的工具，比如在金融欺诈检测中，欺诈类样本往往是少数类，使用SMOTE可以增强模型对欺诈类的识别能力；在医疗疾病诊断中，一些罕见病的样本较少，利用SMOTE可以提高模型对罕见病的诊断准确性[^2]。 以下是一个使用Python的`imblearn`库实现SMOTE的简单代码示例： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.datasets import make_classification from collections import Counter # 生成不平衡数据集 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10) print('Original dataset shape %s' % Counter(y)) # 使用SMOTE进行过采样 sm = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y) print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res)) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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