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。
Border-line Smote算法只会从处于”danger“状态的样本中随机选择,然后用Smote算法产生新的样本。处于”danger“状态的样本代表靠近”边界“附近的少数类样本,而处于边界附近的样本往往更容易被误分类。因而 Border-line Smote只对那些靠近”边界“的少数类样本进行人工合成样本,而 Smote则对所有少数类样本一视同仁。 3....
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,...
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,...
来自 知网 喜欢 0 阅读量: 5 作者: 林丽群 摘要: 文章针对贷款坏账问题,使用ABC-Boost算法及SMOTEENN混合采样技术建立了预测模型.实验表明,与Logistic Regression Classifier,Random Forest,XGBoost,LightGBM等主流模型进行对比,ABC-Boost+SMOTEENN混合采样模型能取得较好的预测效果. 年份: 2024 ...
最近学习lightg..最近学习lightgbm,看到这个算法对不平衡数据集有采样的参数,那还可以在使用这个算法建模之前先使用smote或者enn进行重采样吗dddddddd
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...
简介:ML之LoR:利用信用卡数据集(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类 目录 利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类...
ML之LoR:利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类 目录 利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算...
ML之LoR:利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估)进行是否欺诈二分类 目录 利用布鲁塞尔的creditcard数据集进行采样处理(欠采样{Nearmiss/Kmeans/TomekLinks/ENN}、过采样{SMOTE/ADASYN})同时采用LoR算法(PR和ROC评估...