SMOTE处理数据遇到的问题

在使用SMOTE处理数据时,遇到了两个主要问题。一是由于变量非因子型导致的"下标出界"错误,解决方案是将变量转换为因子型。二是对SMOTE采样比例的理解偏差,过采样生成了1200个样本,而欠采样的目标是使两类样本平衡,实际应生成900个样本。此外,还探讨了如何确定向上采样的倍率以及欠采样比例是否能超过过采样比例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.问题,生成新的样本时,Error in T[i, ] : 下标出界

原因:变量非因子型

解决方案: german1$risk<-as.factor(german1$risk)即可

2.使用SMOTE,生成多数类样本反而减少了??

##原始数据

> table( german1$risk)

  0   1 

700 300 

##新的样本

new_german1.1<-SMOTE(risk~.,german1,perc.over=300,perc.under=100)
> table( new_german1.1$risk)
   0    1 

 900 1200 

 perc.over 过采样比例p1=perc.over/100=300/100=3,一个少数类样本生成p1·n1+n1个样本,3*300+300=1200

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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