kind:用于指定SMOTE算法在生成新样本时所使用的选项,默认为’regular’,表示对少数类别的样本进行随机采样,也可以是’borderline1’、’borderline2’和’svm’; svm_estimator:用于指定SVM分类器,默认为sklearn.svm.SVC,该参数的目的是利用支持向量机分类器生成支持向量,然后再生成新的少数类别的样本; n_jobs:用于指...
SMOTETomek使用 SMOTE 进行过采样，然后使用 Tomek Links 进行欠采样。不平衡数据集处理方法选择 控制变量法选择合适的处理方法。选用决策树为基分类器，并分别选择不使用数据重采样，使用SMOTE、SMOTEENN和SMOTETomek共三种数据重采样方法，比较这四种情况下的模型评价指标AUC得分情况。最后分别选用五种不同分类器，且分别...
很多实验表明结合过采样和欠采样比单独使用这两种方法会有更好的效果,常用的过采样和欠采样组合包括SMOTE + ENN、SMOTE + Tomek。 2.4 异常检测方法 当少数类的样本并不属于同一种分布时,可以考虑使用异常检测方法区分多数类和少数类。 统计方法检测 统计方法也比较简单,一般分两步: 先假设全量数据服从一定的分布,...
灵活的参数控制:通过调整k值和N值,可平衡生成样本的数量和质量。例如,较小的k值适合局部密集分布的样本,而较大的N值用于高度不平衡的数据。 四、局限性及改进方向 噪声敏感问题:若少数类样本中存在噪声或异常值,SMOTE可能生成无效样本。此时可结合Tomek Links或ENN(Edited Nearest Neighbors)进行数据...
解决类不平衡问题有两种著名的传统方法：使用TOMEK links进行欠采样和使用SMOTE进行过采样。在第一种情况中，我们检测两个类的实例之间的links，这两个类彼此很接近。在项目中，可能有两个非常相似的产品(相同的价格，相似的评级等)，但其中一个获奖了，另一个没有获奖。我们可以在这些实例之间创建一个link并删除...
很多实验表明结合过采样和欠采样比单独使用这两种方法会有更好的效果,常用的过采样和欠采样组合包括SMOTE + ENN、SMOTE + Tomek。 2.4 异常检测方法 当少数类的样本并不属于同一种分布时,可以考虑使用异常检测方法区分多数类和少数类。 统计方法检测 统计方法也比较简单,一般分两步: ...
Tomek Link Edited Nearest Neighbours 2.3 过采样+欠采样 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...
针对数据不平衡问题,采用 SMOTE-TomekLink 技术进行重采样,以平衡数据集。随后,利用随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)和轻量级梯度提升机(LightGBM)三种算法构建预测模型,并通过随机搜索和 10 折交叉验证优化模型,使用准确率(ACC)、召回率(R)等指标评估模型性能。
使用SMOTE算法合成新的少数类样本。 使用TOMEK算法清除合成的样本中的噪声。 下面是一个使用Python实现SMOTE-TOMEK算法的示例代码: AI检测代码解析 fromimblearn.combineimportSMOTETomek# 假设X是特征矩阵,y是标签向量X_resampled,y_resampled= 1. 2. 3.
随机降采样，SMOTE/ADASYN等“比较新颖”的过采样，以及SMOTEENN/SMOTETomek这种混合方法。发现效果非常...