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
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2023-07-10 17:58:27
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在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的SMOTE（合成少数类过采样技术）算法来处理不平衡数据集的问题。SMOTE算法能够生成新的样本，从而改善模型对稀有类别的预测能力。接下来，我们将依照不同的步骤详细展示这个过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已安装必要的前置依赖。我们的主要依赖是`imbalanced-learn`库，这个库需要与`scikit-learn`一起使用。
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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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
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2024-05-29 06:32:03
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支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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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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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
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2024-06-07 13:56:54
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本文采用smo算法计算svm程序有点问题，开始才用的libsvm的代码，准备将其java代码写成python的，后面发现用libsvm的数据格式老是出问题。就参考了机器学习实战的代码。程序有很多要优化的地方1）核函数要完善，这里只写了线性核函数。但是整个程序中没有用核函数进行计算。2）一些异常状况的处理。整个迭代公式可以参考个人觉得非常棒，就是后面的smo要各种计算，推导。其实最后迭代也是比较简单
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2023-12-13 22:05:50
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?作者简介：大家好，我是车神哥，府学路18号的车神? Borderline-SMOTE算法?Borderline-SMOTE算法介绍?源代码 最近写毕业课题论文，用到了Borderline-SMOTE算法，做故障诊断，其实实际工况中包含了很多的数据，而且监测周期极其不均匀，有的检测时间是按照月来采样，有的则是按照年，还有日度，实时等等。在很多地方是不平衡的数据，由此我们需要产生更多相似的数据。一
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2024-08-19 21:37:52
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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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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。&
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2024-07-11 07:34:01
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摘要：在本教程中，你将学习关于Python中的__slots__以及如何使用它来提高类的效率。Python __slots__ 的简介 下面定义了一个Point2D类，它有两个属性，即x和y坐标：class Point2D:
def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y
def __repr__(s
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2023-11-06 20:38:38
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## 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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引言关于不均衡数据（imbalanced data）的相关介绍和处理方法，可以参见处理不均衡数据（imbalanced data）的几种方法，本文主要介绍SMOTE过采样（SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique）处理不均衡数据。SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique，即合成少数类
在这篇博文中，我将详细介绍如何在Python中实现SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique），并对整个过程进行分步细致的讲解。SMOTE是一种流行的数据平衡技术，常用在机器学习中处理不平衡类问题。下面，我将带你进行从环境准备到扩展应用的全面介绍。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保你有一个适合进行SMOTE实验的环境。
**软硬
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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过采样技术详细介绍计划在公众号重新更新此贴，更系统的介绍过采样，同时把本文剩余部分也补充完整。本文详细介绍过采样的基本原理，与相关注意事项，分别从过采样作用、采样定理、ADC量化噪声、过采样原理、过采样的失效、过采样中的低通滤波、总结七个方面对过采样进行详细的阐述，前后相关联，建议从头慢慢看。转载请注明原文地址：一、过采样的作用，过采样是用来干嘛的二、香浓采样定理，奈氏采样定理三、ADC量化噪声四
# 实现 Python SMOTE Sampling Strategy
## 摘要
在机器学习和数据挖掘领域，不平衡数据集是常见的问题。在处理不平衡数据集时，一种常用的方法是使用过采样技术。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种流行的过采样方法之一，它通过在少数类样本之间合成新的样本来增加样本数量，从而平衡数据集。
本文将介绍
原创
2023-07-30 04:30:52
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