6.SmoteOverSampling的最后两个参数我们可以保持默认,即5,'nominal'。其中5是KNN的参数k,'nominal'是把标称特征按照标称特征对待(也可以设为'numeric',即按照数值型特征对待)
未来的研究可以进一步探索更多先进的重采样技术和模型优化策略,以提升模型的整体性能。 Python信贷风控模型:梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附数据代码 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量...
如上图所示,实心圆点代表的样本数量要明显多于五角星代表的样本点,如果使用SMOTE算法模拟增加少类别的样本点,则需要经过如下几个步骤: 利用KNN算法,选择离样本点x1最近的K个同类样本点(不妨最近邻为5); 从最近的K个同类样本点中,随机挑选M个样本点(不妨M为2),M的选择依赖于最终所希望的平衡率; 对于每一个随机...
如上图所示,实心圆点代表的样本数量要明显多于五角星代表的样本点,如果使用SMOTE算法模拟增加少类别的样本点,则需要经过如下几个步骤: 利用KNN算法,选择离样本点x1最近的K个同类样本点(不妨最近邻为5); 从最近的K个同类样本点中,随机挑选M个样本点(不妨M为2),M的选择依赖于最终所希望的平衡率; 对于每一个随机...
问KNN用于不平衡数据集，添加SMOTE用于提高性能，但结果最差EN本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。
SMOTE的核心步骤包括：首先，对每个少数类样本寻找K个近邻；接着，随机选取近邻中的部分样本，通过线性插值生成新的样本；然后，将新样本与原数据结合，形成新的训练集。通过这种方法，SMOTE在少数类样本中通过KNN创造新样本，避免了随机复制的局限性，更具代表性。接下来是SMOTE-Regular的源码，以及辅助类...
SMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟,并将人工模拟的新样本添加到数据集中,进而使原始数据中的类别不再严重失衡。该算法的模拟过程采用了KNN技术,模拟生成新样本的步骤如下: 采样最邻近算法,计算出每个少数类样本的K个近邻; 从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值; ...
13 * @param samplingRate 近邻采样率 (knn * samplingRate),从knn中选择几个近邻 14 * @parm rationToMax 采样比率(与最多类样本数的比率) 0.1表示与最多样本的比率是 -> (1:10),即达到最多样本的比率 15 * @return 16 */ 17 public static Dataset<Row> smote(SparkSessionsession, Dataset<Row> ...
k_sample_index = knn.kneighbors(np.array(sample.iloc[i, :]).reshape(1, -1), n_neighbors = self.K_neighbors + 1, return_distance = False) # 计算插值样本 # 3.随机选取K中的一个样本 np.random.seed(self.random_state) choice_all = k_sample_index.flatten() ...
第一件事和SMOTE中的类似,检查KNN分类器是否被串用,还有就是检查用户使用的是borderline-1还是borderline-2算法。 第二件事就是生成新样本的逻辑,其中插值的逻辑同样调用BaseSMOTE的_make_samples方法,Borderline和原始SMOTE不一样的地方就在于需要把样本划分为safe和danger(这个方法同样在BaseSMOTE中实现)选取种子样本,...