如上图所示,SMOTETomek首先应用SMOTE在少数类(A)样本之间插值产生新样本(中图),然后通过Tomek Links方法删除多数类(B、C)的部分样本。其最终效果是不同类别数量趋于平衡,且边界更加清晰。 SMOTEENN SMOTEENN的基本流程与SMOTETomek类似,只是第二步换成了ENN方法。因此,其重点是清除所有类别中的噪声样本,而非仅关注...
SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种常用的过采样方法,它通过合成新的少数类样本来平衡数据集。但是,SMOTE方法可能会生成一些不可靠的合成样本,从而导致模型在测试集上的性能下降。为了解决这个问题,TOMEK算法可以用来清除数据集中的噪声或重复样本。SMOTE-TOMEK算法将SMOTE和TOMEK两个步骤结合在一起,...
SMOTEENN (SMOTE + Edited Nearest Neighbors):SMOTEENN先使用SMOTE增加少数类样本数量,然后使用编辑最近邻规则移除可能是噪声的样本。这种方法可以增强数据的清晰度和质量。 SMOTETomek (SMOTE + Tomek Links):SMOTETomek结合了SMOTE过采样和Tomek Links欠采样。首先通过SMOTE方法增加少数类样本,然后使用Tomek Links识别并...
from imblearn.combine import SMOTEENN smote_enn = SMOTEENN(random_state=0) X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y) print(sorted(Counter(y_resampled).items())) from imblearn.combine import SMOTETomek smote_tomek = SMOTETomek(random_state=0) X_resampled, y_resampled = smote...
2.1.2 从随机过采样到SMOTE与ADASYN 相对于采样随机的方法进行过采样, 还有两种比较流行的采样少数类的方法: (i)Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE); (ii)Adaptive Synthetic(ADASYN) . SMOTE: 对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本...
combine import SMOTETomek kos = SMOTETomek(random_state=0) # 综合采样 X_kos, y_kos = kos.fit_sample(X_train, y_train) print('综合采样后,训练集 y_kos 中的分类情况:{}'.format(Counter(y_kos))) 不难看出两种过采样方法都将原来 y_train 中的占比少的分类 1 提到了与 0 数量一致的情况...
from imblearn.combine import SMOTETomek smotetomek = SMOTETomek()X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y) 8、EasyEnsemble EasyEnsemble是一种集成方法,可以创建多数类的平衡子集。 from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier ...
这里重点讲下TomekLinks, TomekLinks方法简单的说:对每一个minority样本找1NN(最近的邻居),如果最近的邻居是majority, 就形成一个tome-links,该方法人为这个majority是干扰的,将它删除。 fromimblearn.under_samplingimportTomekLinks X_train = train_df.drop(['id','type']...
from imblearn.combine import SMOTETomek from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB ...
X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y) 8、EasyEnsemble EasyEnsemble是一种集成方法,可以创建多数类的平衡子集。 from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier ee = EasyEnsembleClassifier ee.fit(X, y) 9、BalancedRandomForestClassifier ...