SVMSMOTE的算法步骤其实也不复杂: 通过SVM算法找出支持向量:这个步骤是关键,因为支持向量就是那些位于类别边界上的样本。 计算每个支持向量需要生成多少合成样本:这个需要根据K近邻的属性来决定,类似SMOTE的safe、danger、noise分类。 用SMOTE生成新样本:这一步就是用SMOTE的方法来生成新的样本。 SVMSMOTE的优缺点 🌟S...
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
通过多次实验调整SMOTE中的过采样比率,并对比不同模型在召回率上的表现。结果显示,XGBoost模型在0.11214的打击率下取得了最高的召回率,表明其在处理不平衡数据方面的优势。 smote_values = np.linspace(0.065, 0.125, num= 15) smote_values 召回分数是我们感兴趣的。召回率显示了我们的模型将正值预测为正值的能力...
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
得到新数据并进行SMOTE处理 展望 主题缘起 单分类SVM(One-Class-SVM) 单分类支持向量机(One-Class-SVM),可以用作异常点检测。它通过构造原点与单类训练数据之间的超平面,进而可以判断测试数据与单类训练数据之间相似与否,如果测试集数据与单类训练数据相似,则可以将其归为相似样本,记为1,如果测试集数据与单类训练...
数据重采样SMOTE技术针对数据的高度不平衡性,应用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)技术进行过采样。通过生成少数类(破产)的合成样本,平衡数据集,从而提高模型对少数类的识别能力。X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_train, Y_train)模型评估与选择模型应用将逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和...
由于数据集中因变量output为0和1的数据量有较大差异,为1:3,为了保证样本的平衡性,引入smote采样法(Smote采样简而言之是通过对原样本进行线性变换得到新的模拟样本,与bootstrap不同)经过采样,得到了数据量更大且具有较好平衡性的样本。通过此方法重新进行逻辑回归,模型的AUC从94%提升至97%,模型的表现得到了提升。
本文立足于商业银行智能风控业务场景，通过相关实证研究分析，验证了基于SMOTE样本增强的量子SVM算法模型在面对商业银行风控业务小样本学习时应用效果明显，且在相应的评估指标上优于其他机器学习算法模型。未来，我们将进一步聚焦其他量子计算技术应用研究，以期为银行业的量子金融科技发展提供新思路，助力银行业向数字经济时代...