Safe-Level-SMOTE：安全级别过采样

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 · 3.6k 阅读 · 12 ·
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。
文章标签：

#oversampling

本文介绍了Safe-Level-SMOTE算法，一种针对类别不平衡问题的过采样方法。该算法考虑样本的邻居分布，通过不同情况下的处理策略，避免与多数类样本重叠，优化了SMOTE的合成样本位置。然而，它可能无法在决策边界上进行过采样。
  最近在看过采样的方法时看到Safe-Level-SMOTE 这篇论文，论文全称为

《Safe-Level-SMOTE Safe-Level-Synthetic Minority Over-Sampling TEchnique for Handling the Class Imbalanced Problem》

看到网上对这种算法介绍的博客比较少，特此留篇见解。有什么理解错误的地方恳请指正。

这篇论文给出的算法如下：


算法具体介绍如下：

D -待过采样的少数类的样本集合

p -D中的某一个样本

  1. 求出
最低0.47元/天 解锁文章
SMOTE方法进行重新采样平衡数据集
RECORD LEARN PROGRESS
08-02 1132
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的流行方法，通过在少数类样本之间合成新的样本来平衡数据集，从而提高分类模型的性能。此外，还有结合欠采样和SMOTE的方法，如AdaBoost-SVM-MSA算法，它结合了SMOTE过采样和基于聚类的欠采样。总的来说，SMOTE是一个强大的工具，用于处理不平衡数据集，并且有多种变体和改进算法来解决其潜在的问题。库，它提供了SMOTE算法的实现。中的SMOTE，以及。
过采样smote方法
qq_26890109的博客
07-31 2262
class Smote: def __init__(self,samples,N=10,k=5): self.n_samples,self.n_attrs=samples.shape self.N=N self.k=k self.samples=samples self.newindex=0 #...
SafeLevelSMOTE(orig inal_features, original_mark)：SafeLevel SMOTE代码（最初由C. Bunkhumpornpat等人于2009年提出）-matlab开发
05-30
我曾尝试为 Safelevel SMOTE 开发代码。 请检查是否正确。 欢迎提出建议。 这里的输入参数是： original_features（包含所有数据点）和 original_mark（包含 original_features 的数据点的类）。 输出参数是：final_features(由原始点和合成点组成)和final_mark(包含final_features的类)。
SMOTE学习笔记
weixin_43405649的博客
12-03 2980
对这段时间了解到了SMOTE算法及其改进的论文做一下总结，方便以后复习~ 经典的SMOTE [图片]     经典SMOTE算法的思想用上述图形就可以很好的表述了，最中间的样本点Y是我们选取的少数类中的跟样本点，周围四个Y样本点是选取的4个最近邻点（也是从少数类样本中选取的），然后在每一组跟样本和辅助样本点之间的欧氏空间内随机合成一个人工样本点，这样就达到了扩充少数类样本的目的，有利于之后的ML。 SMOTE的改进 参考文献： 《SMOTE过采样及其改进算法研究综述》
SMOTE 算法详解：解决不平衡数据问题的有效工具
最新发布
2401_88885149的博客
10-10 1294
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相关论文
Yaphat的博客
03-04 9822
Borderline-SMOTE：Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learningmotivation：有些样本远离边界，所以对分类没有多大帮助，可以强化边界点。思路：将少数类样本根据距离多数类样本的距离分为noise,safe,danger三类样本集，只对danger中的样本集合使用smot
Ruby发现众多安全缺陷，Safe Level、WEBrick、Dl和DNS查找皆受影响
啊啊啊啊2
08-07 322
\u0026#xD;\n\u0026#xD;\n\u0026#xD;\n其中的一个问题来自safe levels。通过设置safe level，可以禁止操作和定义被认为是污染了的数据。Ruby中的污染数据（Tainted Data）在使用前必须显式的净化。被发现的安全缺陷有：\u0026#xD;\nuntrace_var在safe level 4是允许的\u0026#xD;\n $PROGR...
田路分离数据样本不平衡的处理方法
m0_54146002的博客
03-21 657
因为农机大部分时间是在田地工作，所以大多数农机轨迹样本存在数据分布不平衡的问题，既田地数据多，道路数据少。因为用于分类的大多数机器学习算法都是围绕每个类别的样本数量均相等的假设来设计的。这导致模型的预测性能较差，特别是针对样本较少类别的预测。针对这一情况，采用过采样加欠采样的方法对数据进行增强、扩充，得到平衡的数据集。SafeLevelSMOTE 是一种改进的 Synthetic Minority Over-sampling Technique（SMOTE）算法，用于处理类不平衡问题。
SMOTE过采样处理不均衡数据（imbalanced data）
I‘m Frank Lee
02-21 1万+
关于不均衡数据（imbalanced data）的相关介绍和处理方法，可以参见处理不均衡数据（imbalanced data）的几种方法，本文主要介绍SMOTE过采样处理不均衡数据。 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique，即合成少数类过采样技术。它是基于随机过采样算法的一种改进方案，因为随机过采样算法容易产生模型过拟合的问题，使得模型...
精选资源
smote_variants:具有多类过采样和模型选择功能的用于不平衡学习的85种少数群体过采样技术（SMOTE）的集合
05-04
所实现的技术： [Borderline_SMOTE1] ， [Borderline_SMOTE2] ， [ADASYN] ， [AHC] ， [LLE_SMOTE] ， [distance_SMOTE] ， [单加氧酶] ， [polynom_fit_SMOTE] ， [Stefanowski ] ， [ADOMS] ， [Safe_Level_SMOTE]...
12、数据级预处理方法：SMOTE 扩展与混合采样技术
milk8的博客
06-15 69
本文详细介绍了多种针对不平衡数据集的数据级预处理方法，包括 SMOTE 的扩展技术如 ROSE、Safe-Level-SMOTE、DBSMOTE、MWMOTE 和 MDO，以及欠采样与过采样的混合方法。通过对比分析各方法在处理不平衡棋盘数据集时的表现，探讨了它们在恢复原始数据特征、生成合成样本分布及处理噪声方面的优劣，并提供了一个基于数据特点选择合适方法的决策流程图，为实际应用中处理不平衡数据提供了有价值的参考。
探索SMOTE技术家族：85种过采样方法与模型选择功能
6. Stefanowski、ADOMS、Safe_Level_SMOTE等其他变体：这些方法同样基于SMOTE的思想，但是在合成样本的生成、筛选或删除等方面做出了不同的创新，以期在特定的数据集或问题上取得更好的性能。 除了实现85种SMOTE...
SMOTE算法的改进与扩展
qq_46248151的博客
06-25 2835
只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本首先通过 k-NN 方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise”3 类，其中“Danger”类样本是指靠近分类边界的样本。对属于“Danger”类少数类样本进行过采样，可增加用于确定分类边界的少数类样本。这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在训练时有更多机会学习到分类边界的确切位置，从而提升对少数类的识别能力，减少误分类。
kdd数据集_分类中的非平衡数据处理方法概览
weixin_39769183的博客
12-03 641
本公众号的推送以互联网大数据技术为主，是《互联网大数据处理技术与应用》《Python爬虫大数据采集与挖掘》等课程的配套号。内容涉及爬虫大数据采集、存储、安全、分析挖掘的模型算法、隐私等技术问题，其特色为原创性、技术性。大数据：思维、技术、交易和人性Python爬虫大数据采集与挖掘(PPT、代码、视频)大都数分类器假设输入的数据是理想的，不同类别样本数量是均衡的。但是，在现实中也经常遇到非...
SMOTE算法代码是什么
weixin_35755823的博客
01-02 1710
SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于解决数据集不平衡问题的算法。它主要是通过生成新的数据点来增加少数类的样本数量，以提高分类器的效果。 下面是一个使用 Python 实现 SMOTE 算法的示例代码： from imblearn.over_sampling import SMOTE # 建立SMOTE模型 smote =...
SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，即“人工少数类过采样法“）----Python调包简单实现
热门推荐
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...
SMOTE过采样方法解决类不平衡问题
qq_35057143的博客
12-25 5100
最近在帮师兄处理一个二分类问题,其中的类别不平衡问题很严重.然后不管用什么模型,roc_auc_score得到的结果都不好. 然后网上找资料想办法解决数据倾斜问题.看到了SMOTE过采样算法. SMOTE过采样算法   JAIR'2002的文章《SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique》提出了一种过采样算法SMOTE。概括来...
浅谈SMOTE之类不平衡过采样方法
飞奔的菜猪的博客
09-09 1万+
本文是接着上篇MAHAKIL过采样方法写得。SMOTE方法算是现在比较流行的过采样方法了，其分为SMOTE-Regular, SMOTE-Borderline1, SMOTE-Borderline2, SMOTE-SVM这四种方法，应用非常广，而且效果也很好。本篇文章我将主要讲解SMOTE-Regular, SMOTE-Borderline1这两种方法（由于篇幅的原因）并给出相应源码，好了，废话不...
评论 13
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