SMOTE 第2页

逻辑回归-二分类问题(信用卡欺诈分析)

概述：本篇博文，使用逻辑回归进行银行卡欺诈分析，对于不均衡样本的数据预处理处理展示了两种方法：向下采样策略向上采样策略（文中使用SMOTE算法）然后对比了数据进行上述处理前后的效果对比。

TransPlus·2022-12-25 12:50

基于数据挖掘的触诊成像乳腺癌智能诊断模型和方法

唐名威·2022-12-25 10:38

SMOTE for Imbalanced Classification with Python

LastUpdatedonAugust21,2020Imbalancedclassificationinvolvesdevelopingpredictivemodelsonclassificationdatasetsthathaveasevereclassimbalance.Thechallengeofworkingwithimbalanceddatasetsisthatmostmachinele

处女座程序员的朋友·2022-12-23 15:07

python 过采样算法_浅谈SMOTE算法如何利用Python解决非平衡数据问题

好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用P

weixin_39757212·2022-12-18 18:39

python 支持向量机准确率绘图_教你如何用python解决非平衡数据建模（附代码与数据）...

SMOTE算法的介绍在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺

屠龙少女玖·2022-12-18 18:38

类别不平衡问题

文章目录类别不平衡问题什么是类别不平衡加权处理过采样随机过采样基于聚类的过采样SMOTE采样欠采样随机欠采样集成技术类别不平衡问题最近在竞赛中遇到了类别不平衡的相关问题，于是决定系统的学习一下，简单的记录一下

麻辣香郭诶·2022-12-18 11:12

SMOTE过采样

SMOTE（合成少数类过采样），是基于随机过采样方法的一种改进方案。随机过采样通过简单复制样本的方式来增加少数样本，容易产生模型过拟合的问题。

有机会一起种地OT·2022-12-12 18:36

逻辑回归模型调参

文章目录一、逻辑回归（LogisticRegression）二、样本不均衡问题处理1、过采样方法(一)、随机过采样法(二)、SMOTE算法2、欠采样方法(一)、随机欠采样三、网格搜索快速调优损失函数（对数似然损失

Gamers fei·2022-12-11 00:16

SMOTE采样处理数据不平衡问题

SMOTE算法：过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。拿二分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。

_ _ K K·2022-12-09 12:30

机器学习数据不均衡处理教程

机器学习数据不均衡处理教程学习对数据进行过采样和欠采样、应用SMOTE、集成方法和成本敏感型学习假设课程英文名：MachineLearningwithImbalancedData此视频教程共13.5小时

IT教程精选·2022-12-08 11:05

smote算法_海量样本无从下手？这五种抽样算法分分钟搞定

全文共1854字，预计学习时长4分钟数据科学是研究算法的学科。本文介绍了一些常见的用于处理数据的抽样技术。图片来源：unsplash.com/@gndclouds简单随机抽样假设要从一个群体中选出一个集合，该集合中的每个成员选中的概率相等。下列代码演示了如何从数据集中选择100个采样点。sample_df=df.sample(100)分层抽样假设需要估计选举中每个候选人的平均票数。并且假设该国有3

weixin_39869959·2022-12-06 15:13

不平衡数据采样方法介绍以及python实现（imblearn包)

关于数据处理（采样）：注意此部分图片+文字来源于51CTO博客作者wx619cba0ee76f7的原创作品《Python实现不平衡采样|SMOTE，TomekLink，SMOTE

奥瑞给给~~·2022-12-05 00:53

Python 实现不平衡采样 | SMOTE，Tomek Link，SMOTETomek 综合采样

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍Python实战本文用到的数据与源代码可在公众号“数据分析与商业实践”后台回复“反欺诈”领取。原理介绍与其花大

萝卜·2022-12-05 00:22

不均衡数据集采样2——BorderlineSMOTE算法（过采样）

论文：Borderline-SMOTE:ANewOver-SamplingMethodinImbalancedDataSetsLearninghttps://citeseerx.ist.psu.edu/

呆萌的代Ma·2022-12-05 00:51

SMOTE/SMOTEEN 处理不平衡数据集

imblearn包fromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromimblearn.combineimportSMOTEENN代码smo=SMOTE(random_state

江南路漫·2022-12-05 00:21

python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(四)——联合采样、集成采样、其它细节

一、Combinationofover-andunder-sampling主要是解决SMOTE算法中生成噪声样本,解决方法为cleaningthespaceresultingfromover-sampling

mathlxj·2022-12-05 00:16

数据处理中的过采样、下采样、联合采样和集成采样

数据处理中的过采样、下采样、联合采样和集成采样1.导包2.找数据3.过采样3.1RandomOverSampler3.2SMOTE3.3SMOTEN3.4SMOTENC3.5BorderlineSMOTE3.6SVMSMOTE3.7KMeansSMOTE3.8ADASYN4

一览天下945·2022-12-05 00:41

数据预处理与特征工程—1.不均衡样本集采样—SMOTE算法与ADASYN算法

文章目录一、第一种思路：平衡采样1.SMOTE算法2.SMOTE与RandomUnderSampler进行结合3.Borderline-SMOTE与SVMSMOTE4.ADASYN5.平衡采样与决策树结合二

哎呦-_-不错·2022-12-04 12:15

python解决数据不均衡，上采样方法解决

使用imblearn这个库：fromimblearn.over_samplingimportSVMSMOTE,SMOTE,ADASYN,KMeansSMOTEimportpandasaspdimportnumpyasnp

呆萌的代Ma·2022-12-02 00:49

【机器学习】数据增强(Data Augmentation)

定义分类四、有监督的数据增强1.单样本数据增强（1）几何变换类（2）颜色变换类2.多样本数据增强（1）SMOTE（2）SamplePairing（3）mixup五、无监督的数据增强1.GAN2.ConditionalGANs3

想变厉害的大白菜·2022-11-23 20:43

不均衡样本集的重采样

3处理样本不均衡问题——基于数据的方法3.1随机采样3.2SMOTE3.2.1概念3.2.2伪代码3.2.3python程序3.3BorderlineSMOTE3.3.1概念3.3.2python实现3.4ADASYN

意念回复·2022-11-22 13:28

【机器学习】信用卡欺诈检测（下采样、SMOTE过采样、集成学习、Pytorch）

2022.4.17补充视频：【参考：6-01信用卡交易欺诈数据检测_哔哩哔哩_bilibili】【参考：机器学习/Kaggle/信用卡欺诈检测/Tommy/数据不平衡.ipynb·myaijarvis/AI-码云-开源中国】数据处理【参考：机器学习/Kaggle/信用卡欺诈检测/Tommy/01方案1下采样.ipynb·myaijarvis/AI-码云-开源中国】下采样集成学习【参考：机器学习/K

myaijarvis·2022-11-20 06:03

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决

在用SMOTE算法模块进行过采样（oversampling）时，pandas导入训练集合特征和label。

weixin_39223665·2022-11-16 08:41

分类中解决类别不平衡问题

2)随机欠采样方法(3)欠采样代表性算法-EasyEnsemble(4)欠采样代表性算法-BalanceCascade2.2过采样方法(1)什么是过采样方法(2)随机过采样方法(3)过采样代表性算法-SMOTE

小白学视觉·2022-11-12 04:50

Python安装imblearn库

为了处理非均衡数据集，为了使用SMOTE。

Day-3·2022-11-03 15:17

数据分析中的常用数学模型实战教程笔记（下）

均值聚类模型随机一个三组二元正态分布随机数拐点法轮廓系数法函数代码花瓣分类球员定位分类DBSCAN聚类模型(密度聚类)函数代码K均值和DBSCAN聚类区别各个省份出生率死亡率GDBT模型Adaboost算法损失函数函数代码GBDT算法GBDT函数代码非平衡数据处理SMOTE

布是刺猬·2022-10-28 21:31

稳定提点的Mixup

因此数据增强在AI领域基本上是必不可少，在CV中有图片的旋转、裁剪偏移等等，但是在nlp领域中想做好数据增强就有一点麻烦了，一些采样的方法例如smote在深度学习领域更是基本没啥效果。

爱编程真是太好了·2022-09-28 12:53

SMOTE算法原理易用手搓小白版数据集扩充 python

前言为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，对抗生成网络暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE

浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:23

风控欺诈坏人太少，没法建模？来试下这个解决目标样本不平衡的方法吧

对于样本数据的不平衡情况，我们最常采用的解决方法是重采样，例如随机过采样、随机欠采样、SMOTE过采样等。

番茄风控·2022-09-25 18:41

类别不平衡问题方法汇总

文章目录类别不平衡问题(class-imbalance)是什么上采样(过采样,Oversampling)定义RandomOversampling(随机上采样)SMOTE算法流程SMOTE的问题Borderline-SMOTE

每天净瞎搞·2022-08-08 07:51

基于简化的评分卡、Smote采样和随机森林的信贷违约预测

查看全文：http://tecdat.cn/?p=27949作者：YoumingZhang随着互联网经济的迅猛发展，个人信贷规模在近年来呈现了爆炸式增长。信用风险管控一直是金融机构研究的热点问题。信贷违约预测目标包括两个方面。其一是为了使债务人通过模型来进行财务方面良性的决策。其二是债权人可以通过模型预测贷款人是否会贷款后陷入财务方面的困境。我们以LendingClub信贷平台上的数据作为信贷数据

·2022-07-27 16:24

机器学习预测实战 -- 信用卡交易欺诈数据监测（含方案和代码思路）

目录项目背景目标方案一：下采样的方法训练模型获取数据数据预处理检查是否有缺失值：查看数据类型：查看数据分布方案二：smote（过采样）处理数据不平衡数据获取数据数据预处理检查是否有缺失值：查看数据类型：

a_Loki·2022-07-22 11:00

XGBoost防止过拟合的方法

限制树的最大深度调节正则项系数限制叶子节点样本数量思路二：增加随机性使得模型对噪声鲁棒主要方法：控制随机采样比例调节学习率思路三：通过监控loss防止过拟合发生主要方法：EarlyStopping思路四：缓解样本不均衡问题主要方法：SMOTE

Ray_awakepure·2022-06-04 07:37

不平衡数据-SMOTE综述

本文转载自：不平衡数据-SMOTE综述【SMOTE合成采样系列】目录引言1.SMOTE是什么2.SMOTE的原理3.SMOTE的改进算法参考文献引言在机器学习中，使用常用算法进行分类时，如：逻辑回归、决策树

GISer Liu·2022-05-31 07:27

不平衡分类（二）-过采样（SMOTE）【Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，“人工少数类过采样法“】

SMOTE的全称是SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。

u013250861·2022-04-25 07:38

机器学习笔记 - 使用SMOTE和Near Miss算法处理不平衡数据

一、概述在机器学习和数据科学中，我们经常遇到一个称为不平衡数据分布的术语，通常发生在其中一个类中的观察值远高于或低于其他类时。由于机器学习算法倾向于通过减少误差来提高准确性，因此它们不考虑类分布。这个问题在欺诈检测、异常检测、面部识别等示例中很普遍。决策树和逻辑回归等标准ML技术偏向于多数类，并且倾向于忽略少数类。他们倾向于只预测多数类别，因此，与多数类别相比，少数类别存在重大错误分类。用更专业的

bashendixie5·2022-04-06 14:24

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法

本篇简述了以下内容：什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类

SSX_ming·2022-03-20 07:41

smote算法_探索SMOTE算法

摘要SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalancedclassproblem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据

weixin_39883374·2022-03-20 07:40

smote算法_不用SMOTE算法，我们如何处理多类不平衡数据？

全文共2638字，预计学习时长7分钟图源：unsplash机器学习中的一个常见问题是处理不平衡数据，其中目标类中比例严重失调，存在高度不成比例的数据。什么是多类不平衡数据?当分类问题的目标类(两个或两个以上)不均匀分布时，称为不平衡数据。如果不能处理好这个问题，模型将会成为灾难，因为使用类不平衡数据建模会偏向于大多数类。处理不平衡数据有不同的方法，最常见的是过采样(Oversampling)和创建

weixin_39861918·2022-03-20 07:10

不均衡数据集采样1——SMOTE算法（过采样）

SMOTE:SyntheticMinorityOver-samplingTechnique论文地址:https://www.jair.org/index.php/jair/article/download

呆萌的代Ma·2022-03-20 07:38

机器学习数据不平衡不均衡处理之SMOTE算法实现

20201125当多数类和少数类数量相差太大的时候,少数类不一定要补充到和多数类数量一致最好的办法就是全部过采样到最大记录数的类别调参SMOTE：只是过采样SMOTEENN：过采样的同时欠采样要调ENN

weixin_ry5219775·2022-03-20 07:20

有关不平衡学习与SMOTE算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言因为最近的任务中运用到了Smote算法，但是我找了网上好多帖子都没有解决问题，因此去阅读了imblearn库的Userguide

Jullii·2022-03-20 07:10

python之逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测

使用下采样解决样本数据不均衡6、训练数据即划分数据集7、模型建立7.1sklearnLR工具包7.2模型调参，初步建立模型8、模型评估8.1分类模型常用评估方法8.2模型评估——混淆矩阵9、改进模型——过采样方案9.1SMOTE

珞沫·2022-03-02 07:31

机器学习（四）：逻辑回归实战——信用卡欺诈检测

文章目录1、数据2、样本不均衡解决方案3、交叉验证4、模型评估方法5、正则化惩罚6、混淆矩阵7、逻辑回归阈值对于结果的影响8、SMOTE算法1、数据数据链接在此https://pan.baidu.com

Smilhe_·2022-03-02 07:24

基于逻辑回归的信用卡欺诈检测

导入需要使用的包（二）读取数据（三）数据预处理（四）处理类别不平衡问题欠采样（五）模型训练1.划分训练集和测试集2.利用逻辑回归进行模型训练3.画混淆矩阵（confusionmatrix）4.过采样（SMOTE

大犀牛冲鸭·2022-03-02 07:23

逻辑回归算法实战之信用卡欺诈检测

数据的读取与分析1.2解决样本不均衡1.3特征标准化2.下采样方案2.1交叉验证2.2模型评估方法2.3正则化惩罚3.逻辑回归模型3.1参数对结果的影响3.2混淆矩阵3.3分类阈值对结果的影响4.过采样方案4.1SMOTE

冰履踏青云·2022-03-02 07:25

CV算法岗面试常见问题

有哪些数据增强的方法空间几何变换：裁剪，翻转，旋转，缩放，仿射变换，视觉变换（四点透视变换）像素颜色变换：噪声，模糊，HSV对比度变换，RGB颜色扰动，随机擦除，超像素法，转换，边界检测，锐化与浮雕多样本合成类：SMOTE

大脸猫猫脸大·2022-02-18 16:39

1.7 非平衡数据的处理方法大全

非平衡数据的处理文章目录非平衡数据的处理前言不平衡案例关于可分离性理论最小误差概率下采样、过采样和组合采样1、欠采样1.1原型选择(prototypeselection)1.2原型生成(prototypegeneration)1.2.过采样**朴素随机过采样**SMOTE

炫云云·2021-08-20 01:49

如何解决样本不均衡的问题

经过资料的查找，大概分为如下几类：1.产生新数据型：过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本。过采样是通过增加样本中小类样本的数据量来实现样本均衡。

环境与方法·2021-06-25 16:04

Python实现机器学习算法的分类

所以使用SMOTE过采样对数据进行处理，对数据去重，去空，处理后数据达到均衡，然后进行测试，与之前测试相比，准确率提升较高。

·2021-06-03 21:35

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