过抽样就是在样本很少的时候，添加或者复制样本，比如两类样本分别为100个A类和10个B类，那么为了保证A,B这两类样本平衡，可以复制B类使得样本和A类一样。方便分类器分类。同样还有欠抽样技术，欠抽样就是将A的样本减少到和B类一样
样本类别不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,并很难从中提取规律;即使得到分类模型,也容易产生过度依赖与有限的数据样本而导致过拟合问题,当模型应用到新的数据上时,模型的准确性会很差。 解决方法: 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 也可以叫做上采样,和下采样 过抽样(over-sampling) from imblearn.ove...
初看,过抽样和欠抽样技术在功能上似乎是等价的,因为它们都能改变原始数据集的样本容量且能够获得一个相同比例的平衡。 但是,这个共同点只是表面现象,这是因为这两种方法都将会产生不同的降低分类器学习能力的负面效果。 对于欠抽样算法,将多数类样本删除有可能会导致分类器丢失有关多数类的重要信息。 对于过抽样算法,...
总的来说，尽管SMOTE算法在处理不平衡数据集方面具有显著优势，但其边缘化和盲目性问题限制了其在某些场景的应用。针对这些问题，未来的研究方向将集中在改进算法性能、优化k值确定方法以及寻找更加有效的近邻选择策略等方面，以期实现更加精确和高效的过采样效果。
基于特征选择的过抽样算法的研究
所以，经过抽样检验认为合格的一批产品中，还可能含有一些不合格品。 基本概念 1.抽样检验: 抽样检验指从批量为N的一批产品中随机抽取其中的一部分单位产品组成样本，然后对样本中的所有单位产品按产品质量特性逐个进行检验，根据样本的检验结果判断产品批合格与否的过程。 2.单位产品:构成产品总体的基本单位...
面向不均衡数据集的过抽样算法[J]. 计算机应用, 2020: 0-0. 摘要:合成少数类过抽样技术(SMOTE)中的噪声样本可能参与合成新样本,所以难以保证新样本的合理性。针对这个问题,结合聚类算法提出了改进算法CSMOTE。该算法抛了SMOTE在最近邻间线性插值的思想,使用少数类的簇心与其对应簇中的样本进行线性插值合成新样本,...
1)over-sampling过抽样 1.Over-sampling Algorithm Based on Adaboost in Unbalanced Data Set;不均衡数据集中基于Adaboost的过抽样算法 2.Application of Over-sampling Algorithm Based on K Nearest Neighbors in Imbalanced Medical Datasets Learning;基于K近邻的过抽样算法在不平衡的医学资料中的应用 3.To signifi...
为了提高语音传输的安全性,我们通过对混沌序列特性的研究,提出一种基于过抽样Chcbyshcv,Logistic混沌映射相结合为混沌密钥的方法对语音信号进行加密处理,克服了传统混沌序列加密时密钥简单造成安全性较低的缺点。 一、过抽样混沌序列 混沌(Chaos)系统是一种复杂的非线性过程,结构复杂,难以分析和预测,但可以提供具有良好随...
import random from sklearn.neighbors import NearestNeighbors import numpy as np class Smote: """ SMOTE过采样算法. Parameters: --- k: int 选取的近邻数目. sampling_rate: int 采样倍数, attention sampling_rate < k. newindex: int 生成的新样本(合成样本)的索引号. """ def __init__(self...