据级别改进是一种不需要受特定领域和模型限制的方法,通过对数据空间进行重采样来重新平衡类分布。主要改进策略有考虑特征空间、结合欠采样、聚类算法、过滤技术等来缩小不同类样本在比例数量方面的差距。算法级改进SMOTE算法级别的改进方法并不会改变数据的分布,只是考虑为不平衡的问题改进更合适的SMOTE算法,以加强对少数...
SMOTE算法的改进与应用重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:张洋指导教师:李佳教授专业学位类别:工程(计算机技术)研究方向:数据挖掘答辩委员会主席:黄大荣教授授位时间:019年6月万方数据
改进SMOTE的过采样算法.docx,不平衡样本数据集是指数据集中某些类包含比其他类更多样本数的数据集[1]。在二分类问题中,通常将样本数较少的一类称为少数类,样本数较多的一类称为多数类[2]。在现实生活中有很多不平衡数据的分类应用场景,如信用卡欺诈检测[3]、医疗诊断[4]
一种改进的 SMOTE 算法 魏浩, 李红, 刘小豫 【摘要】少数类样本合成过抽样技术(SMOTE)是一种过抽样数据预处理算 法,是在两个少数类之间随机插入一个新的少数类样本.为了解决 SMOTE 算法 生成少数样本随机性的局限性,在考虑多数类样本分布会对少数样本的生成产 生影响的基础上,提出 一...
例如,在使用改进型SMOTE算法处理不平衡数据集时,可以考虑将其与其他算法结合起来,例如随机森林、支持向量机等。通过将多种算法结合在一起,可以有效地提高分类器的准确性和精度。 总之,改进型SMOTE算法是一种有效的处理不平衡数据集的策略。该算法使用距离信息和核函数,以提高数据平衡性,同时也考虑到要处理的数据集的...
结果发现采用 AK-SMOTE 采样处理之后的 Catboost 模型在最后的评价指标 上相比于其他模型 , 分类的效果会更好 , 尤其是在召回率和 AUC 指标上效果最为明显 , 也说明了基于 AK-SMOTE 采样 的 Catboost 分类算法在处理实际生活中存在的不平衡数据问题时有着较为出色的分类效果 , 对于整个社会具有一定的 现实借鉴...
本发明请求保护一种基于改进SMOTE算法的脑电信号样本扩充方法、介质及系统,使用脑电信号采集仪器采集脑电信号数据;对脑电信号进行包括带通滤波、基线校验、归一化在内的方法进行预处理,划分为测试数据集与训练数据集;使用改进的SMOTE算法对脑电信号进行样本筛选并作为原始样本;将样本分成safe、danger以及noise三种类型;使...
针对不平衡数据集的低分类准确性,提出基于改进合成少数类过采样技术(SMOTE)和AdaBoost算法相结合的不平衡数据分类算法(KSMOTE-AdaBoost).首先,根据K近邻(KNN)的思想,提出噪声样本识别算法,通过样本的K个近邻中所包含的异类样本数目,对样本集中的噪声样本进行精确识别并予以滤除;其次,在过采样过程中基于聚类的思想将样...
1.本发明属于脑电信号的样本扩充及分类方法技术领域,特别是一种基于改进smote算法的脑电信号样本扩充方法。 背景技术: 2.脑-机接口(brain computer,bci)可以将生物电信号转换为外部设备的控制信号,实现大脑直接控制外部设备。该技术在医疗、军事、娱乐以及教育等领域都有广泛的应用前景。但目前医疗领域中,脑-机接口技...
一种改进的SMOTE算法 来自百度文库 作者魏浩,李红,刘小豫摘要 少数类样本合成过抽样技术(SMOTE)是一种过抽样数据预处理算法,是在两个少数类之间随机插入一个新的少数类样本.为了解决SMOTE算法生成少数样本随机性的局限性,在考虑多数类样本分布会对少数样本的生成产生影响的基础上,提出...