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，即合成少数
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。类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。把样本数量过少的类别称为“少数类”。SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本
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2023-10-27 15:03:24
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SMOTE（Synthetic Minority Oversam
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2023-05-18 17:08:08
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一.smote相关理论(1).SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。SMOTE没有直接对少数类进行重采样，而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本。为了叙述方便，就假设阳性为少数类，阴性为多
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2023-08-08 08:56:55
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对葡萄酒数据集进行测试，由于数据集是多分类且数据的样本分布不平衡，所以直接对数据测试，效果不理想。所以使用SMOTE过采样对数据进行处理，对数据去重，去空，处理后数据达到均衡，然后进行测试，与之前测试相比，准确率提升较高。例如：决策树：Smote处理前：Smote处理后：from typing import Cou
前言为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，对抗生成网络暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE，我看原理也不是很难，想着调库的话不如自己手搓一个稍微，可以简单理解一点的，最后呢也是成功了，然后呢对训练集进行了扩充，效果额，训练集准确率肯定是嗷嗷提升，训练的效果稳定了一点
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2023-12-21 10:38:53
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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。&
### 如何实现“Borderline SMOTE R语言”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在R语言中实现Borderline SMOTE算法。Borderline SMOTE是一种常用的过采样技术，用于处理类别不平衡的数据集，通过合成新的少数类样本来平衡不同类别的样本数量。
#### 整体流程
首先，让我们来看一下实现Borderline SMOTE算法的整体流程。可以使用以下
## Python的SMOTE-TOMEK算法：数据不平衡问题的解决方案
### 概述
在机器学习和数据挖掘中，一个常见的问题是数据集中的类别不平衡。这意味着数据集中某一个或几个类别的样本数量远远大于其他类别的样本数量。不平衡数据集可能会导致模型训练的偏见，使得模型对少数类别的分类效果不佳。为了解决这个问题，研究人员提出了各种方法，其中之一就是SMOTE-TOMEK算法。
SMOTE（Syn
原创
2023-08-13 04:30:23
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首先，看下Smote算法之前，我们先看下当正负样本不均衡的时候，我们通常用的方法：抽样
常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样
过抽样：将样本较少的一类sample补齐
欠抽样：将样本较多的一类sample压缩
组合抽样：约定一个量级N，同时进行过抽样和欠抽样，使得正负样本量和等于约定量级N这种方法要么丢失数据信息，要么会导致较少样本共线性，存在明显缺陷权重调整
常规的包括算法中的weight，wei
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2024-01-12 00:22:42
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title: “Learning R—SMOTE” author: “刘栋” date: “2017年11月20日” output: word_documentknitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)AIM使用rmarkdown编辑~ 主要目标学习SMOTE算法，并且利用DMwR实现该算法，用以处理类不平衡问题。简介该函数使用SMOTE算法处理类不平衡问题。简而言之，这
原创
2022-09-16 20:45:00
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python中的Beautifulsoup库介绍： Beautifulsoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式。引入：首先要安装bs4库。from bs4 import BeautifulSoup简单使用：from bs4 import BeautifulSoup
file = open('./baidu.
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2023-12-06 20:56:57
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好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用P
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2023-09-08 11:11:22
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# 使用SMOTE进行数据平衡
在机器学习任务中，数据不平衡是一个常见的问题。当训练数据中某个类别的样本数量远远多于其他类别时，模型会倾向于预测较多样本的类别，导致对其他类别的预测效果不佳。
在Python中，我们可以使用SMOTE算法来处理数据不平衡问题。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种基于合成样本的过采样方法，它通过在
原创
2024-01-25 08:17:02
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非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN
原创
2023-08-01 10:17:01
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SMOTE原理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
# SMOTE重采样在R语言中的应用
在数据科学领域，数据不平衡问题是一项常见挑战，特别是在分类任务中，某些类别的样本远多于其他类别。为了应对这一问题，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）方法被广泛应用。本文将介绍如何在R语言中使用SMOTE重采样，并提供相关代码示例。
## 什么是SMOTE？
SMOTE是一种过采样技术，通过在
一、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
# SMOTE过采样在R语言中的应用
在机器学习中，类别不平衡的问题经常困扰着我们，尤其是在分类任务中。这时，我们可以采用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）过采样技术来生成合成样本，从而提升模型的表现。本文将带你通过具体步骤实现SMOTE过采样，并提供示例代码与详细解释。
## 整体流程
我们将分为以下几个步骤来实现SMOTE过
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
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2019-07-01 23:46:00
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