样本不平衡【①、利用SMOTE算法合成新的少数类样本】

原创 已于 2022-03-24 14:55:02 修改 · 1.5k 阅读 · 0 ·
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#人工智能 #分类

于 2022-03-24 14:42:54 首次发布
博客介绍了SMOTE算法，它是一种合成新的少数类样本的方法，使用Python库imbalanced - learn 0.9.0。其合成策略是对每个少数类样本，从其最近邻中随机选一样本，在两者连线上随机选点作为新样本，还给出了相关参考资料。
SMOTE算法——合理样本生成器，告别样本不均衡
Li_yi_chao的博客
02-14 5329
首先，看Smote算法之前，我们先看下当正负样本不均衡的时候，我们通常用的方法： 抽样 常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样 过抽样：将样本较少的一类sample补齐 欠抽样：将样本较多的一类sample压缩 组合抽样：约定一个量级N，同时进行过抽样和欠抽样，使得正负样本量和等于约定量级N 这种方法要么丢失数据信息，要么会导致较少样本共线性，存在明显缺陷 权重调整 常规的...
【机器学习】解决数据不平衡问题——SMOTE（合成少数类过采样技术）
weixin_62619776的博客
07-11 2110
解决数据不平衡问题的一种过采样技术
请给出smote算法处理规模为900*50样本的代码
weixin_35754962的博客
01-14 179
SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于解决少数类样本不平衡问题的算法。下面是使用Python库imblearn实现SMOTE算法处理样本规模为900*50的代码示例： # 导入相关库 from imblearn.over_sampling import SMOTE import numpy as np # 读入数据 X =...
请给出smote算法处理规模为900*50样本的代码模板
weixin_35749545的博客
01-14 175
SMOTE算法是用来处理样本不平衡问题的，它通过生成少数类样本的合成样本来增加少数类样本的数量。 在Python中，我们可以使用imblearn库中的SMOTE类来实现SMOTE算法。 下面是一个处理900*50样本的代码模板： from imblearn.over_sampling import SMOTE import numpy as np # 读取样本数据 X = np.random.r...
SMOTE算法代码实现
dzysunshine的博客
04-05 1万+
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场景中存在，例如欺诈检测，风控识...
Smote学习笔记
qq_43826939的博客
05-16 1309
Smote的定义 SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。 即在以上所选的两个少数类样本中线性插值，生成新样本，明日考虑更新阅读smote实现的代码，并应用于LDL。 参考文献 [1] Chawla, N. V
ADASYN（提高类别均衡性：SMOTE的一个扩展算法）：通过合成少数类样本来缓解类别不平衡问题-Matlab开发
最新发布
12-11
下载方式：https://pan.quark.cn/s/3e49db5fb3e9 Imbalance Data Problem In the field of machine learning, imbalanced datasets are a common challenge. For example, in credit risk modeling, approximately ...
Matlab实现SMOTE算法解决数据类不平衡问题
03-29
SMOTE 算法主要用于解决数据集中类别不平衡的问题，通过在少数类样本周围生成新的合成样本，使得少数类和多数类的数量更加均衡。文中不仅讲解了 SMOTE 算法的基本原理，还提供了完整的 Matlab 实现代码，包括数据...
机器学习中SMOTE算法过采样解决类不平衡问题的Matlab实现 - 过采样
05-25
SMOTE算法通过综合采样人工合成数据的方法，在少数类中生成新的样本，使模型能更好地学习和理解数据分布。文中详细讲解了SMOTE算法的原理、应用场景以及具体的实现步骤，包括数据准备、运行SMOTE算法和查看输出结果...
SMOTE算法
now
06-18 1万+
SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本，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。如图所示：
深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[人工采样技术之SMOTE采样法及Borderline-SMOTE采样法]
冯·诺依曼
07-12 1万+
分类目录：《深入理解机器学习》总目录针对随机采样技术的缺点，人们陆续开发出了一些更为高级的采样算法，这类算法均或多或少地利用了样本的局部先验分布信息，并利用这些信息，通过人工干预的方式来移除多数类样本或添加人工合成的少数类样本，从而达到了提升分类性能的目的。在此，我们将此类算法统称为“人工采样技术”。本文及后续文章将对此类技术中最具代表性的五种算法做展开介绍。SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）算法于2002年为Chawla等人所提出，主要用于解决
分类问题的评价指标：多分类【Precision、 micro-P、macro-P】、【Recall、micro-R、macro-R】、【F1、 micro-F1、macro-F1】
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分类问题的评价指标：二分类【准确率（Accuracy）：用在数据均衡（每一类的样本数量相同）的数据集上】【精确率（Precision）】【召回率（Recall）】【F1】
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