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
转载
2023-12-21 10:38:53
159阅读
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
转载
2023-08-08 08:56:55
305阅读
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。
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
转载
2024-06-07 13:56:54
109阅读
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
转载
2024-05-14 11:59:46
48阅读
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
转载
2023-10-27 15:03:24
317阅读
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。&
转载
2024-07-11 07:34:01
72阅读
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
转载
2024-05-29 06:32:03
85阅读
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
转载
2023-11-06 20:38:38
153阅读
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
转载
2023-06-16 20:39:12
236阅读
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
转载
2023-06-20 15:30:43
244阅读
SMOTE（Synthetic Minority Oversam
转载
2023-05-18 17:08:08
166阅读
# Python中print函数在哪个包
在Python中，`print`函数是一个内置函数，可以直接在代码中使用，而无需导入任何包。`print`函数用于将数据输出到控制台，是调试代码和显示信息的常用方法。
## 使用示例
下面是一个简单的示例，使用`print`函数输出一段文字：
```python
print("Hello, World!")
```
在这个示例中，`print`函
原创
2024-03-29 05:39:27
238阅读
# 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
在使用 Python 进行开发时，常常会遇到不同的库和包选择问题，比如“python slim在哪个包”。为了帮助大家解决这个问题，我将整理出一个详细的流程，从环境准备到性能优化，呈现一个完整的解决方案。
## 环境准备
首先，我需要确保我们的开发环境能够支持我们要使用的包。这里列出了能够兼容 Python slim 的一些常见技术栈。
```bash
# 安装 Python
# Ubunt
?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
转载
2024-08-19 21:37:52
45阅读
# Python CRF在哪个包里面
在Python中，CRF（条件随机场）是一种常用的机器学习模型，用于序列标注、自然语言处理等任务。要使用CRF模型，可以使用第三方库来实现。而在Python中，有一个非常常用的第三方库叫做`sklearn-crfsuite`，它是基于CRFsuite库的Python封装，提供了方便易用的接口来构建和训练CRF模型。
## 安装sklearn-crfsuit
原创
2024-06-25 05:51:55
117阅读
Python的`re`模块是实现正则表达式的标准库，广泛应用于文本处理和数据解析。在探讨“Python re模块在哪个包”时，我们不妨从背景出发，逐步深入该模块的各种特性、实战应用及其理论基石。
在Python中，`re`模块直接作为Python的内置模块存在于主包`builtins`中。这意味着，只要安装了Python，用户就可以直接导入和使用`re`模块。
## 背景定位
图形化展示Py
# Python中Metrics包的使用指南
在学习Python的过程中，你可能会遇到许多数据分析和机器学习相关的任务。其中，metrics模块用于评估模型性能是一项非常重要的功能。本文将带你一步一步地了解如何在Python中找到和使用metrics模块。我们将使用表格、甘特图和状态图来辅助说明。
## 任务流程
| 步骤 | 描述
对于编程开发人员来讲，Python语法一开始可能看起来很奇怪。如果我们看到Python使用其他编程语言（例如Java）完成常见的工作，那会不会很意思？我们常见的代码片段称为“代码惯用法”。读取编程语言的代码惯用法通常会很有帮助，并且可以用作学习新编程语言的捷径。这篇文章的目的是例举出一些最常用的Python代码习惯用法，以及为其他程序员（尤其是初学者）提供有用的建议。请记住，除了下面的示例之外，还
