机器学习算法提问：smote算法如何改进可以支持 boolean和oneHot向量化 后的数据？

最新推荐文章于 2024-07-25 12:32:48 发布
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#机器学习 #算法 #smote #数据增强

博客聚焦机器学习领域，提出关于SMOTE算法的改进问题，即如何改进该算法以支持boolean和oneHot向量化后的数据，涉及机器学习算法及数据增强相关内容。

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机器学习算法提问：smote算法如何改进可以支持 boolean和oneHot向量化 后的数据？

从零开始构建机器学习平台——架构设计、模块拆解及实现方案
AI天才研究院
08-10 1473
概述在当今数据驱动的时代,机器学习已经成为众多行业和领域的核心技术。然而,构建一个完整、高效且可扩展的机器学习平台仍然是一项复杂的工程挑战。从数据收集和预处理,到模型训练、评估和部署,再到持续监控和优化,每个环节都需要精心设计和实现。本文旨在为读者提供一个全面的指南,详细介绍如何从零开始构建一个功能完备的机器学习平台。我们将深入探讨平台的整体架构设计,各个关键模块的功能和实现,以及在实际开发过程中可能遇到的挑战和解决方案。
Java黑科技：如何用代码“读心术“预测玩家行为？——从数据到百万级预测的实战指南
最新发布
墨夶的博客
05-01 448
现在，你的游戏就像开了’读心模式’——能预测玩家流失、推荐道具、甚至预判付费意愿，比《黑镜》剧集还要硬核！传统分析：“流失风险高！” → 粗暴推送"充值返利"“训练数据中流失玩家仅占1%，模型预测全0！“模型在训练集准确率99%，但实际预测全错！“新玩家没有历史数据，模型无法预测！“预测耗时500ms，玩家已经退出！
样本不均衡之Borderline-SMOTE——smote算法的改进
Li_yi_chao的博客
07-10 1万+
许多现实领域存在着不平衡的数据集，如发现不可靠的电信客户、卫星雷达图像中的漏油检测、学习单词发音、文本分类、欺诈电话检测、信息检索和过滤任务等。在这些领域中，我们真正感兴趣的是少数类别而不是多数类别。因此，我们需要对少数群体作出相当高的预测。smote合成少数样本过采样技术是解样本不均衡的方法。本文提出了两种新的过采样方法，即Borderline-smote1和Borderline-smote2，...
SMOTE算法的改进与扩展
qq_46248151的博客
06-25 2507
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。
解决数据不平衡的smote算法简述，以及改进
seekerhit的博客
11-24 2万+
首先说明：改进方案是本人原创，请尊重。其次，改进方案风险很大，请谨慎使用。 首先说smote算法，样本本身就是在特征空间的一些点，所以该算法用于增加样本的方法就是在特征空间中两个同类点之间随机选取一个点，这个点就是一个新样本了，和另外两个点具有相同的类别。 然后说一下smote算法的问题，首先样本不平衡会带来样本点的空间分布并不能符合真实分布，因此使用smote扩充样本集合时，
数据的向量化
AKALuo10的博客
07-11 3477
数据的向量化：将原始数据（如文本）转换为数值向量，便于机器学习算法处理。它是数据预处理的一部分。内容的分类：使用机器学习算法将数据分类到预定义的类别中。它是一个监督学习任务，通常在向量化数据的基础上进行。两者密切相关：向量化是分类的前提步骤，分类是向量化后的应用。准备数据：确保数据已经被向量化，分为训练集和测试集。选择模型：选择适当的分类模型，例如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、神经网络等。训练模型：使用训练数据训练分类模型。评估模型：使用测试数据评估模型的性能。进行预测。
Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法
djph26741的博客
03-09 3332
Python：SMOTE算法 直接用python的库， imbalanced-learn imbalanced-learn is a python package offering a number of re-sampling techniques commonly used in datasets showing strong between-class imbalance. ...
python进行数据处理_用python进行数据分析（二：数据处理）
weixin_39639653的博客
11-21 822
四、数据处理（1）缺失值查看缺失情况：1 data.isnull()#查看所有缺失值2 data.isnull().any()#获取含有缺失值的列3 data.isnull().all()#获取全部为NA的列删除缺失值：data2=data.dropna()利用sklearn替换缺失值。当缺失值为数值型数据时，可用利用均值来替换data.index=data['name']#将第一列作为索引da...
【数据预处理】：中国航班数据集优化流程的5大步骤
![【数据预处理】：中国航班数据集优化流程的5...数据预处理是数据分析和机器学习任务中的关键步骤，涵盖了从数据清洗到特征工程的全过程。本文首先概述数据预处理的重要性，然后以中国航班数据集为例，解析了数据集的
【数据不平衡处理秘籍】：改善预测模型性能的高效方法
数据不平衡会导致机器学习模型在多数类上有更好的分类效果，而对于少数类则可能表现不佳，从而影响模型的泛化能力。 ## 1.2 数据不平衡的理论影响 从理论上讲，数据不平衡会影响模型学习过程中的偏差-方差权衡。...
特征向量化之one-hot(独热编码)
qq_39494028的博客
12-09 2523
特征向量化之one-hot(独热编码) one-hot编码，又称独热编码、一位有效编码。其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位。例如： import pandas as pd import numpy as np data=pd.DataFrame({'feature_1':[1,2,3,4,5], 'feature_2...
2020-06-03 nlp_02之文本向量化的几种方式：one-hot, 文本相似度（欧氏距离、余弦相似度）, tf-idf
qwe1110的博客
06-03 1874
one-hot P30 通过构建词典的顺序，找出对应单词的位置， 词典：中文有20万-30万个常用词， rnn和lstm中，也有使用字符集的，常用字符大概5000个 例子： 词典（只有7个单词，即7个维度）：[今天， 天气， 不错， 挺，风和日丽，的， 明天] 每个单词的表示： 今天：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0] 不错：[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0] 的： [0, 0, 0, 0, 0, 1, 0] 句子的表示：两种方式： 1、boolean， 不...
【论文笔记】CUSBoost：基于聚类的提升下采样的非平衡数据分类
Step by step
12-20 3333
原论文地址：CUSBoost: Cluster-based Under-sampling with Boosting for Imbalanced ClassificationAbstract普通的机器学习方法，对于非平衡数据分类，总是倾向于最大化占比多的类别的分类准确率，而把占比少的类别分类错误，但是，现实应用中，我们研究的问题，对于少数的类别却更加感兴趣。最近，处理非平衡数据分类问题的方法有：采
集成学习与SMOTE
xiaogao2017的博客
08-05 725
一、集成学习 （1）EasyEnsemble算法：通常效果还不错 思想：单一的容易丢失，那么就多来几次，尽量将样本都用上。 对于多数样本，通过有放回抽样，形成一份子集。然后与少数样本合并训练一个模型（C1）。重复N次操作，得到N个模型（CN），最终对N个模型的结果取平均。 注意：C1到CN可以并行。 （2）BalanceCascade算法：效果也行 对于多数样本，有效的选择一些样本，形...
非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN
toby001111的博客
07-19 2733
非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN
【论文阅读】An expert system for automated identification of obstructive sleep apnea from single-lead ECG
GUANYX的博客
12-05 609
论文：An expert system for automated identification of obstructive sleep apnea from single-lead ECG using random under sampling boosting 一、摘要 这篇文章采用了一种新颖的信号处理技术即TQWT，首次引入RUSBoost基于单导联的ECG信号对睡眠呼吸暂停进行分类。最终目标是开发一种用于家庭护理的便携式，可穿戴但低功耗的睡眠呼吸暂停监测设备。 二、数据 采用了Physion.
SMOTE算法进行过采样
glorious69的博客
07-25 5613
【代码】SMOTE算法进行过采样。
smote算法
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march_on的专栏
09-22 5万+
平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。针对不均衡问题，一般有采样和代价敏感学习两种策略，采样的话又分为over-sampling和under-sampling。其中，smote算法算是over-sampling中比较常用的一种。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
机器学习数据不平衡处理之SMOTE算法实现
10-28 2万+
网上关于数据不平衡处理的讨论有很多，大致来说，数据不平衡的处理方法有三种：一是欠采样，二是过采样，三是调整权重。今天要说的是过采样中的一个算法SMOTE。在网上找到一个Python库imbalance-learn package 。它是专门用来处理数据不平衡的，网址在这：https://pypi.python.org/pypi/imbalanced-learn#id27 安装说明安装之后就可以使用
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