SMOTE + ENN SMOTE + Tomek 2.4 异常检测方法 多元高斯分布 孤立森林 OneClassSVM 聚类方法Kmeans,Dbscan 03 Smote算法及其变形的原理 3.1 Smote算法定义 SMOTE (synthetic minority oversampling technique) 的思想概括起来就是在少数类样本之间进行插值来产生额外的样本。 如果使用随机采样,可能存在严重过拟合问题。下...
此时可结合Tomek Links或ENN(Edited Nearest Neighbors)进行数据清洗。 边界模糊风险:当多数类和少数类边界重叠时,合成样本可能侵入多数类区域。改进方法包括Borderline-SMOTE(优先对边界样本过采样)或结合欠采样技术。 不适用于高维数据:高维空间下最近邻计算可能失效,需配合特征选择或降维技术(如PCA)。...
在金融领域显得尤为重要㊂针对传统个人信用评估模型存在数据不平衡㊁模型结构单一㊁易受主观因素干扰等问题,提出一种基于SMOTE+ENN(synthetic minority oversampling technique+edited nearest neighbours)算法与集成学习的个人信用评估方法㊂首先,该方法在数据预处理的基础上,采用SMOTE+ENN 算法对样本数据进行数据平衡...
SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique,即合成少数类过采样技术。它是基于随机过采样算法的一种改进方案,因为随机过采样算法容易产生模型过拟合的问题,使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(generalization)。SMOTE 过采样通过添加生成的少数类样本改变不平衡数据集的数据分布,是改善不平衡数据分...
欠采样方法总结从数据样本层面解决样本不平衡的方法,欠采样就是从多数类中删除样本欠采样方法总结随机欠采样Edited Nearest Neighbours (ENN)Tomek LinksEasyEnsembleBalanceCascade原型选择和原型生成 随机欠采样从多数类别样本中随机选取一些剔除掉。使多数类别样本数目和少数类别样本数目相当,组成新的数据集。 缺点:可能会导...
Edited Nearest Neighbours (ENN) 对于属于多数类的一个样本,如果其K个近邻点有超过一半都不属于多数类,则这个样本会被剔除。这个方法的另一个变种是所有的K个近邻点都不属于多数类,则这个样本会被剔除。 最后,数据清洗技术最大的缺点是无法控制欠采样的数量。由于都在某种程度上采用了K近邻法,而事实上大部分多数...
Edited Nearest Neighbours (ENN) 对于属于多数类的一个样本,如果其K个近邻点有超过一半都不属于多数类,则这个样本会被剔除。这个方法的另一个变种是所有的K个近邻点都不属于多数类,则这个样本会被剔除。 最后,数据清洗技术最大的缺点是无法控制欠采样的数量。由于都在某种程度上采用了K近邻法,而事实上大部分多数...
SMOTE + ENN SMOTE + Tomek 2.4 异常检测方法 多元高斯分布 孤立森林 OneClassSVM 聚类方法Kmeans,Dbscan 03 Smote算法及其变形的原理 3.1 Smote算法定义 SMOTE (synthetic minority oversampling technique) 的思想概括起来就是在少数类样本之间进行插值来产生额外的样本。