左侧:原始数据右侧:应用SMOTE后的数据 如果少数类中的样本是较远的并出现在多数类中,合成新数据会造成类别错误,这是SMOTE算法缺陷。 Borderline SMOTE: Borderline SMOTE是SMOTE算法改良版本,并这解决了上述问题。 边界线 SMOTE :(图片来源作者) 该算法首先对少数类观测值进行分类。如果所有邻居都是多数类,并且在创建...
#这种算法就是针对存在于分类边界的数据进行虚拟 from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE from matplotlib import pyplot from numpy import where X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=...
2 Borderline SMOTE 论文地址:https://sci2s.ugr.es/keel/keel-dataset/pdfs/2005-Han-LNCS.pdfBorderline SMOTE是在SMOTE基础上改进的过采样算法,该算法仅使用边界上的少数类样本来合成新样本,从而改善样本的类别分布。 Borderline SMOTE采样过程是将少数类样本分为3类,分别为Safe、Danger和Noise,具体说明如...
🎉Borderline-SMOTE算法介绍 Borderline SMOTE是在SMOTE基础上改进的过采样算法,该算法仅使用边界上的少数类样本来合成新样本,从而改善样本的类别分布。 Smote 算法仍属于是建立在相距较近的少类样本之间样本的假设基础之上,还没有充分考虑邻近样本 的分布特点,会造成类间发生重复性的可能性较大,而 采用识别少类种子...
这种适应性方法使得ADASYN在处理类别不平衡数据集时，具有比borderline SMOTE更平滑的边界，有助于避免过度拟合和类别错误。总结而言，通过SMOTE、borderline SMOTE和ADASYN等改良算法，我们可以有效处理非平衡数据集中的类别不平衡问题。这些算法在金融风控、欺诈检测等领域有着广泛的应用，为构建准确的分类模型...
# 使用Borderline SMOTE算法中的k-近邻方法来识别边界样本library(DMwR)borderline_samples<-borderlineSMOTE(X,Y,perc.over=200,perc.under=150) 1. 2. 3. 合成新样本 在这一步中,我们将使用Borderline SMOTE算法合成新的少数类样本。 # 合成新的少数类样本synthetic_samples<-SMOTE(X,Y,perc.over=200,perc....
针对随机采样技术的缺点,人们陆续开发出了一些更为高级的采样算法,这类算法均或多或少地利用了样本的局部先验分布信息,并利用这些信息,通过人工干预的方式来移除多数类样本或添加人工合成的少数类样本,从而达到了提升分类性能的目的。在此,我们将此类算法统称为“人工采样技术”。本文及后续文章将对此类技术中最具代表...
如医疗诊断当中, 把病人(少数类)错误地诊断为正常人(多数类),将会延误病情,严重的甚至会危及病人的生命,因此提高 不平衡问题中少数类样本的分类性能是一个有意义的研究课题. 目前 ,对于不平衡 问题 的解决方法主要从分类算法层面和数据层面进行研究. 分类算法层面上 ,比较常用 的方法有代价敏感学习E4-5]、单...
针对传统机器学习算法在面对不平衡数据集进行分类时所导致的错误分类,召回率低等问题,提出了一种自适应Borderline-SMOTE过采样的LightGBM不平衡数据集分类算法.在Borderline-SMOTE的基础上,首先采用动态调整采样倍率来控制合成样本的数量,避免过度生成新样本.然后,随机选择边界样本的两个K近邻合成中间样本,用于线性插值生成新...
Risk prediction study of prostate tumors based on Borderline-SMOTE algorithm and Stacking ensemble learning 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 目的:应用数据挖掘方法,建立高准确率的组合模型,对前列腺肿瘤患者的风险进行预测,为前列腺癌(prostate cancer,PCa)的预防和诊断提供参考。方法:选择在临床医学科学...