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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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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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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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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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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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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浅谈SMOTE算法 如何利用Python解决非平衡数据问题SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题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，非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
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2023-06-20 15:30:43
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我们先来看几个概念1、算法算法：一种解决问题的方法和思想2、时间复杂度计算 1 + 2 + 3 + … + 100先看下面这段代码：tot = 0
for x in range(1,101):
tot += x
print(tot)分析：进入循环体后，tot += x 等价于 tot = tot + xtot + x为一个基本运算=赋值运算符为一个基本运算循环体执行了 100次，则程序一共
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2023-06-16 20:39:12
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SMOTE（Synthetic Minority Oversam
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2023-05-18 17:08:08
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# SMOTE算法的Python实现
在数据科学和机器学习领域，处理不平衡数据集是一个常见的问题。常见的情况是某一类别的样本数量远少于其他类别，这种不平衡对模型的训练效果和测试结果都有很大的影响。为了克服这一问题，我们可以使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法。本文将详细介绍SMOTE算法，并提供其Python实现，以及可视化带
?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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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。
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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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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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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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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1、smote原理介绍在两个点连线中间取点2、smote算法实现import randomfrom sklearn.neighbors import NearestNeighborsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltclass Smote(object): def __init__(self, N=50, k=5, r=2):
原创
2023-01-04 18:09:43
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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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1.冒泡排序 冒泡排序的核心思想是相邻 的元素比较大小，若前者比后者大，则交换位置，每次都一个在较大的元素排到后面。冒泡排序思路易解，实现简单，但其时间复杂大较大，为o(n*n)，冒泡排序的Java实现的代码如下： class ArrayBub {
private long [
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2023-09-27 08:55:17
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一、SMOTE算法原理核心思想：通过插值生成少数类新样本，解决数据不平衡问题关键步骤：确定少数类样本：识别数据集中样本量最少的类别计算k近邻：对每个少数类样本计算k个最近邻生成新样本：在样本与近邻间随机插值数据集重构：合并原始数据与合成样本二、MATLAB实现代码2.1 基础二分类实现function [X_resampled, y_resampled] = mySMOTE(X, y, k, ra
