ADASYN: 自适应综合过采样

最新推荐文章于 2025-06-24 10:01:46 发布
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ADASYN是一种用于处理不平衡数据集的自适应综合过采样方法，旨在通过增加少数类样本来改善分类器性能。相比SMOTE，ADASYN避免了在多数类样本间生成新的少数类样本，导致类别重叠的问题。算法主要包括计算不平衡度、确定合成样本数量、基于邻居比例进行样本合成等步骤。

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 1. 引言 

     不平衡数据一直是数据挖掘领域最具挑战的几个问题之一。由于多数类的样本在总样本占据的比重太多，少数类样本被忽视，训练出来的分类器更偏向于多数类导致分类器的性能下降。在实际生活中更是有着举足轻重的影响，比如电路电压急速上升，没有发生危险的情况预测报警没有什么影响，如果发生了危险还没有预测报警的话危害极大。

2.研究现状

   Synthetic Minority Oversampling Technique是最早提出来的算法，我的理解就是它是一种插值法，在少数类样本之间进行插值。但是这种算法可能会在多数类样本中间插值出一个少数类样本导致类别重叠。

3.ADASYN

  本文介绍的是 ADASYN: 自适应综合过采样方法。

算法步骤如下：

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ADASYN 算法的目的是通过现有少数类示例之间的线性插值，从少数类综合创建新示例，从而提高类平衡。这种方法本身被称为SMOTE方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的扩展，在两个类之间的边界附近创建的示例比在少数类的内部创建的示例多。不平衡学习是机器学习领域中的一个重要问题，特别是在分类任务中，其中不同类别的样本数量差异显著。这种情况下，多数类的样本可能掩盖少数类的模式，导致模型偏向于预测多数类，从而影响整体分类性能。
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