SMOTE算法

最新推荐文章于 2025-02-20 17:02:58 发布
最新推荐文章于 2025-02-20 17:02:58 发布
阅读量1.2w 收藏 53
点赞数 12
分类专栏： 机器学习
原文链接：https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11117616.html
版权

           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：

算法流程：

        1、对于少数类中每一个样本a，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。

        2、根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本a，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为b。

        3、对于每一个随机选出的近邻b，分别与原样本a按照如下的公式构建新的样本:c=a+rand(0,1)∗|a−b|

https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11117616.html

https://www.jianshu.com/p/9a68934d1f56

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44055312

 

 

 

SMOTE.rar_SMOTE算法_matlab smote算法_matlab实现SMOTE_smote_smote算法matl
07-15
**SMOTE算法** SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的算法，它在机器学习领域中被广泛应用。当一个数据集中某一类样本数量远少于另一类时，这种不平衡会导致分类模型...
SMOTE算法 MATLAB代码
05-28
SMOTE算法通过生成合成的新少数类样本来平衡两类样本的数量，从而提高分类器的性能。 MATLAB作为一款强大的数值计算和可视化软件，是实现SMOTE算法的理想平台。MATLAB代码通常包含以下关键部分： 1. 数据读取：...
smote过采样算法
qq_36911630的博客
10-18 1453
类不平衡的数据集训练得到的分类器最大的问题就是：分类器对较大数量类别的数据的识别精度较高，对较小类别数据的识别精度较低，这是由于分类器在训练时学习了较多的较大数量类别的特征，而学习到的较小数量类别的特征较少，进而训练完成的分类器容易将较小类别的数据识别为较大类别的数据。如图所示，红色点和蓝色点属于两个不同的类别，其中红色点类别的数量为400，蓝色点类别的数量为200，蓝色点类别为少数点类别。如图所示，图中共有20个点，其中红色星号的点为目标点，即计算该点的最近邻点，绿色方格点为该点的4个最近邻点。
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 3275
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. ...
SMOTE过采样算法
最新发布
学习与分享人工智能技术
02-20 505
本文详细介绍了SMOTE过采样的概念、原理及python实现。
类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
热门推荐
nlpuser的博客
07-28 9万+
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...
SMOTE算法及其python实现
Yaphat的博客
09-07 4万+
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），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，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加
SMOTE方法
爱远方的博客
02-15 1140
SMOTE(合成少数类样本)：在随机过采样的基础上，增加了k近邻的思想。
探索SMOTE算法
Darkness_hades的博客
06-02 1165
摘要 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(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以Nitesh V. Chawla（2002）的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器（贝叶斯和决策树）上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。 1. 引言 类别不平衡是一种在分类器模型训练过程中常见的问题之一，如通过大量胸透图片来学习判断一个人是否有
SMOTE算法（matlab版本）
10-27
**SMOTE算法简介** SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理不平衡数据集的算法，由Chawla等人在2002年提出。在机器学习中，当训练数据集中某个类别的样本数量远少于其他类别时，模型...
smote算法_探索SMOTE算法
weixin_39883374的博客
12-08 1338
摘要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(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以Nitesh V. Chawla（2002）的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器（贝叶斯和决策树）上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径...
smote数据上采样方法
11-07
In recent years, mining with imbalanced data sets receives more and more attentions in both theoretical and practical aspects. This paper introduces the importance of imbalanced data sets and their broad application domains in data mining, and then summarizes the evaluation metrics and the existing methods to evaluate and solve the imbalance problem. Synthetic minority oversampling technique (SMOTE) is one of the over-sampling methods addressing this problem. Based on SMOTE method, this paper presents two new minority over-sampling methods, borderline-SMOTE1 and borderline-SMOTE2, in which only the minority examples near the borderline are over-sampled. For the minority class, experiments show that our approaches achieve better TP rate and F-value than SMOTE and random over-sampling methods.
smoteboost算法
03-07
smoteboost算法 用于处理非平衡数据问题
SMOTE算法原理及Python代码实现
u014611178的博客
10-24 2万+
SMOTE算法 预备知识 向量代数的知识：对于点x1\mathbf{x}_1x1​和x2\mathbf{x}_2x2​，如果λ∈[0,1]\lambda \in [0,1]λ∈[0,1]，λx1+(1−λ)x2\lambda \mathbf{x}_1 + (1-\lambda) \mathbf{x}_2λx1​+(1−λ)x2​肯定在点x1\mathbf{x}_1x1​和x2\mathbf{x}_2x2​的连线上。 2. 面向对象的设计思想就是抽象出一个类（Class），用的时候对类具体化成实例（In
SMOTE算法(人工合成数据)
jiede1的博客
04-17 7万+
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，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添
smote算法
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
SMOTE算法(处理非平衡数据)
Gfqwy2021
03-24 6368
在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。为了解决数据的非平衡问题，2002年Chawla提出了SMOTE算法，即合成少...
SMOTE算法优化不平衡数据集的实践与问题探讨
资源摘要信息: "新建 DOC 文档 (1).rar_SMOTE算法_doc_smote" 知识点一：SMOTE算法概述 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用于处理分类问题中数据不平衡的方法。它通过合成少数类别的新...
评论
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