SMOTE 过采样的API使用

最新推荐文章于 2024-07-15 18:42:33 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yeziyezi1986/article/details/103202012

本文详细探讨了Python编程中的装饰器概念，解释了它们如何增强函数功能，以及在实际项目中的应用。通过实例，读者将了解如何创建自定义装饰器，以及装饰器如何与函数、类和模块相互作用。此外，还讨论了高级装饰器技巧，如堆叠装饰器和带参数的装饰器。
使用SMOTE和NearMiss算法处理不平衡数据
绎岚科技的博客
06-25 2518
在处理机器学习中的不平衡数据集时，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和NearMiss算法是两种常用的技术。SMOTE通过合成少数类样本来增加其数量，从而平衡数据集，这种方法能够有效地缓解由数据不平衡导致的模型偏倚问题。而NearMiss算法则是一种基于距离的选择性采样技术，它从多数类中挑选与少数类最接近的样本，以此丰富模型对少数类的学习。这两种方法共同构成了处理不平衡数据集的有效工具，帮助提高分类模型的性能。
【python实战】对不平衡数据实现SMOTE过采样
在热爱技术的路上一直前行。
12-02 2523
P.S.我是根据这个文章，将他的数据保存至excel中然后再读取，数据稍微改了下，因为SMOTE去采样的时候报错了，所以我将数据增加至26行。因为python版本的问题，很多原博客里面的API（ix、fit_sample）也不能用了，我都更新到了python3.8可以用的api。采样前（26x7），label为1的有6个，label为0的有20个。采样后（label为0和1的均有20个）
过采样——SMOTE方法
qq_67725674的博客
07-15 3011
SMOTE是一种经典的过采样方法。
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： numpy(>=1.1) scikit-learn(>=0.21) 不平衡学习（>=0.4.3） 此外，要运行示例，您需要 matplotlib(>=2.0.0) 和 pandas(>=0.22)。 安装 geometry-smote 目前在 PyPi 的存储库中可用，您可以通过 pip 安装它： pip install -U geometric-smote 该软件包也在 Anaconda Cloud 平台中发布： conda install -c algowit geometric-smote 如果您愿意，可以克隆它并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git cd g
SMOTE算法原理 易用手搓小白版 数据集扩充 python
热门推荐
一个学长的博客
04-09 2万+
前言 为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE，我看原理也不是很难，想着调库的话不如自己手搓一个稍微，可以简单理解一点的，最后呢也是成功了，然后呢对训练集进行了扩充，效果额，训练集准确率肯定是嗷嗷提升，训练的效果稳定了一点，但是测试集出来的效果，感觉变化不大，可能是我实验样本比较少的原因，说明普通的SMOTE还是比较吃原始数据分布，我写的这个
smote采样matlab代码-MultipleSampling-MBN:多重采样-MBN
06-08
smote采样matlab代码自述文件 存储库描述 该存储库包含用于构建稳定代谢脑网络的多重采样 (MS) 方案的代码。 纸很快就会面世。 设置 该工具箱在 Matlab 上运行。 但是有些图是用python制作的。 Matlab 设置：克隆/下载此存储库。 Python 设置（使用 miniconda/anaconda）： 如果您没有安装 miniconda/anaconda，请访问并下载它。 打开终端并键入以下内容： 畅达创建 -n mbn_env python=3.8 -y 源激活 mbn_env conda install -c anaconda seaborn -y; conda install -c conda-forge matplotlib -y; conda install -c anaconda pandas -y; conda install -c anaconda click -y; conda install -c anaconda 底图 -y; conda install -c anaconda scikit-image -y; conda install
SMOTE过采样技术原理与实现
红豆的博客
11-22 9435
1.这种操作的原理是什么，目的是什么 目的是合成分类问题中的少数类样本，使数据达到平衡； 其中，样本数量过少的类别称为“少数类”。 原理和思想：合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a，b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。 算法流程： a.对于少数类中每一个样本a，以欧式距离为标准，计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻； b...
python过采样fit参数_数据类别的不平衡问题与过采样方法比较
weixin_39814369的博客
12-03 973
背景数据类不平衡问题(Class-imbalance)是指在训练分类模型时所使用的训练集的标签类别分布不均匀。例如正类样本995个，负类样本仅5个(少数类)，这样的数据集中就存在类不平衡问题。对于不平衡类的研究通常认为不平衡意味着少数类只占少于10%到20%。对于数据集中类别不平衡的问题是否需要特殊处理，需要取决于训练出来的模型在验证集中的效果，如果效果较好说明没有必要进行处理。类不平衡导致的问题...
采样-SOMTE方法
喵十八的修行记录
11-23 1286
简介 SMOTE法(Synthetic Minority Oversampling Technique)是有效而常用的方法。该算法基于特征空间(而不是数据空间)生成与小类观测相似的新数据(译者注：总体是基于欧氏距离来度量相似性，在特征空间生成一些人工样本，更通俗地说是在样本点和它近邻点的连线上随机投点作为生成的人工样本)。我们也可以说，它生成了小类观测的随机集合来降低分类器的误差。 步骤 1.计...
SMOTE过采样scala代码
最新发布
05-02
以下是使用Scala实现SMOTE过采样的示例代码框架和实现思路： ### SMOTE实现原理 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)通过在少数类样本的特征空间中进行线性插值生成新样本，核心步骤包括： 1. 识别...
smote的matlab代码-SMOTE:合成少数过采样技术
06-19
smote的matlab代码
smote采样matlab代码-SMOTE-over-Sampling:此存储库用于MATLAB代码，用于通过SMOTE平衡多类数据
06-08
smote采样matlab代码SMOTE 过采样 此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据。 使用年龄检测 MATLAB 代码可以在 这是用于平衡不平衡数据的合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 MATLAB 实现。 为此所遵循的论文是 . 我们已经针对多类数据集更新了这项工作。
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，有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用： 不平衡学习 (>=0.4.0, =1.13, =0.19.0, <0.21) 安装 皮皮 pip install kmeans-smote 从源头 克隆这个存储库并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git cd kmeans-smote pip instal
SMOTE-over-Sampling:此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据-matlab开发
05-29
此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据。 这是用于平衡不平衡数据的合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 MATLAB 实现。 为此遵循的论文是https://arxiv.org/pdf/1106.1813.pdf 。 我们已经针对多类数据集更新了这项工作。
smote的matlab代码-python-smote:SMOTE：合成少数过采样技术
06-19
smote的matlab代码烟熏 SMOTE：合成少数过采样技术
解决数据不平衡：SMOTE及相关过采样技术解析
### 解决数据不平衡：SMOTE及相关过采样技术解析 #### 1. 随机过采样的问题 随机过采样常常会导致模型过拟合，因为生成的合成观测值会重复，模型会反复看到相同的观测值。虽然收缩法在一定程度上试图解决这个问题，...
精选资源
SMOTE算法（matlab版本）
10-27
2. **过采样与欠采样**：除了SMOTE，还可以考虑与其他过采样或欠采样方法结合，如 Tomek链接、EasyEnsemble、SMOTE-Tomek等。 3. **防止过拟合**：尽管SMOTE平衡了数据，但过拟合仍然是需要注意的问题。适当的正则化...
smote的matlab代码-Class-Imbalance:处理机器学习中的类不平衡问题。合成过采样(SMOTE,ADASYN)
06-19
smote的matlab代码不平衡数据问题 在机器学习中，我们经常会遇到不平衡的数据。 例如，在银行的信用数据中，97% 的客户可以按时还款，而只有 3% 的客户不能。 如果我们忽略 3% 无法按时付款的客户，模型的准确率可能仍然很高，但可能会给银行带来巨大的损失。 因此，我们需要适当的方法来平衡数据。 许多研究论文提供了许多技术，包括过采样和欠采样，以处理数据不平衡。 该存储库实现了其中一些技术。 要求 sklearn numpy SMOTE SMOTE 是 NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall 和 WP Kegelmeyer 的论文中提到的一种合成少数过采样技术 Parameters ---------- sample 2D (numpy)array minority class samples N Integer amount of SMOTE N% k Integer number of nearest neighbors k k <= number of minority class samples Attributes ---------- newInde
Smote的matlab代码
07-17
关于MATLAB的smote的代码，参考里面的sample_HardEnsemble_SoftEnsemble来做自己的案子！
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