Smote

通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据

在这篇文章中，我将解释使用SMOTE、SVMSMOTE、BorderlineSMOTE、K-MeansSMOTE和SMOTE-NC进行过采样/上采样。

challeypeng·2024-02-10 19:56

【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）

合成少数过采样技术(SMOTE)已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。在本文中，我们将探讨SMOTE的概念、其工作原理、优点、局限性及其对提高人工智能模型的性能和公平性的重大影响。

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

快速了解机器学习中过采样（SMOTE）问题

一、过采样二、SMOTE算法三、优缺点四、python代码示例为什么要用过采样？

AI_dataloads·2024-02-10 19:26

应用ANN+SMOTE+Keras Tuner算法进行信用卡交易欺诈侦测

目录SMOTE：ANN：ANN(MLP)三种预测-CSDN博客KerasTuner：CNN应用KerasTuner寻找最佳HiddenLayers层数和神经元数量-CSDN博客数据：建模：SMOTESampling

取名真难.·2024-02-08 11:51

过采样和欠采样是处理类别不平衡问题的两种常见方法，它们的特点是什么？

可以通过不同的过采样方法，如随机过采样、SMOTE（Synthet

神笔馬良·2024-01-27 13:54

样本处理之SMOTE算法

1.少数类别过采样技术SMOTE简介SyntheticMinorityOversamplingTechnique，是一种用于合成少数类样本的过采样技术，通过对训练集中的正例进行插值来产生额外的正例。

MusicDancing·2024-01-21 16:52

机器学习新手如何应对数据集不平衡的情况？

1、增加少数类别的样本数量，可以通过复制样本或使用SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）等技术生成新的样本2、减少多数类别的样本数量，可以通过随机删除样本或使用

王永翔·2023-12-26 15:25

【影像组学入门百问】#25--#26

以下是一些处理数据不平衡问题的方法：1.重采样：可以通过对较少类别的样本进行过采样（如随机过采样、SMOTE等）或对较多类别的样本进行欠采样（如随机欠采样、TomekLinks等），使各类别样本数

有Li·2023-12-16 11:52

天猫用户重复购买预测——数据探索

天猫用户重复购买预测——数据探索1.理论1.1缺失数据处理1.2不均衡样本1.2.1随机欠采样1.2.2随机过采样1.2.3基于聚类的过采样方法1.2.4SMOTE算法1.2.5基于数据清洗的SMOTE1.3

Rocket,Qian·2023-11-24 01:44

利用生成对抗网络实现数据不平衡优化的尝试

为此，衍生出了很多算法来解决这个问题，例如采样法尤以SMOTE算法出名。本篇博

a沧海云帆a·2023-11-20 01:55

Python数据分析与机器学习18- 逻辑回归项目实战2-样本不均匀解决方案

文章目录一.样本不均匀带来的影响二.处理样本不均衡问题的方法2.1权重法2.2采样法三.实例3.1下采样3.2SMOTE方法参考：一.样本不均匀带来的影响我们从样本数据中知道，正常的交易数据有2.8w左右数据

只是甲·2023-11-11 22:45

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》

跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战一、基础部分二、信用卡欺诈检测实战——监督学习2.1下采样与过采样2.1.1过采样数据生成策略SMOTE2.2逻辑回归2.3分类结果混淆矩阵2.4过采样实战2.5

躬身入世，以生证道·2023-11-11 10:40

SMOTE for Imbalanced Classfication with Python

SMOTEforImbalancedClassficationwithPython文章目录SMOTEforImbalancedClassficationwithPythonImbalanced-LearnLibrarySMOTEforBalancingDataSMOTEforClassificationSMOTEWithSelectiveSyntheticSampleGenerationBorde

大饼博士_cqqian·2023-10-30 01:46

[资源整理]经典的用于不平衡分类的采样方法以及相关的代码库/包

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:52

毕业设计医学数据分析人体肠道细菌数据分析

特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离相关系数dcorr筛选MIC是0.04，dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试)递归xgboostXGBOOST递归筛选5神经网络模型网络的架构超参数的确定6结果与讨论模型结果连续SMOTE

DanCheng-studio·2023-08-25 18:25

非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN

20世纪90年代末，当时南佛罗里达大学的研究生NieshVChawla（SMOTE背后的主要大脑）正在研究二元分类问题。

python风控模型·2023-07-20 12:54

Python实现SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题

在不平衡回归问题中，样本数量的不均衡性可能导致模型在预测较少类别的样本时表现较差；为了解决这个问题，可以使用SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）算法或

疯狂学习GIS·2023-07-16 20:36

R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题

本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。

疯狂学习GIS·2023-07-16 20:32

数据样本不平衡处理

常见的过采样方法包括随机复制样本、SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）等。欠采样（Under-sampling）：欠采样方法通过减少多

阿松丶·2023-06-21 13:22

学院金融风控的步骤集合

课程大纲：第一课：互联网金融业申请评分卡的介绍1.信贷违约的基本概念2.申请评分卡在互联网金融业的重要性和特性3.贷款申请环节的数据介绍和描述4.非平衡样本问题的定义和解决方法5.过抽样和欠抽样，SMOTE

美环花子若野·2023-04-20 15:15

（新手向）在matlab中运用SMOTE和前馈神经网络对wilt(枯萎)数据集进行机器学习

目录一.概述二.数据集描述三.方法数据预处理SMOTE算法Feed-forward网络四.结果后记（2021年5月）一.概述近日，有位同学因为搞不懂matlab中的神经网络来问我怎么做，我说你把数据集发来给我看看

XINFINFZ·2023-04-19 07:20

面向非平衡数据的过采样方法研究

文章目录1.绪论1.1研究背景及意义1.2非平衡数据分类问题的难点1.2.1样本稀少1.2.2样本边界重叠1.2.3类内不平衡1.2.4噪音数据2SMOTE算法及其评价指标2.1SMOTE算法2.3评价指标

紫钺-高山仰止·2023-04-09 08:41

SMOTE扩展数据集

image.pngimage.pngimage.png过采样会使recall低些，但是效果好。image.pngimage.png

逍遥_yjz·2023-03-31 04:30

python数据样本不平衡处理

model_selection.train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=1234)#导入第三方包fromimblearn.over_samplingimportSMOTE#运用SMOTE

钢能锅·2023-03-13 10:33

样本不均衡问题

解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。

weixin_ry5219775·2023-03-10 07:21

【一文讲通】样本不均衡问题解决--下

还可结合两者做混合采样（如Smote+ENN）。

allein_STR·2023-03-10 07:20

【机器学习】样本不均衡问题的处理方法

解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。（2）欠抽样（under-sam

YYIverson·2023-03-10 07:19

样本不均衡问题及解决方法

方法1.过采样也叫上采样、重采样，通过增加少数类别的样本来改变不同类别的样本比例，达到类别比例均衡方法1：复制多份少数样本，容易发生过拟合方法2：SMOTE算法，领用邻

Bruce-XIAO·2023-03-10 07:46

[1] 样本不均衡问题及其解决办法

2imbalanced-learn库3重采样3.1欠采样3.1.1随机欠采样3.1.2NearMiss算法3.1.3ENN3.1.4RENN3.1.5TomekLinkRemoval3.2欠采样3.2.1随机过采样3.2.2SMOTE3.2.3BorderlineSMOTE3.2.4ADASYN3.3

猿上加猿·2023-03-10 07:45

《机器学习》周志华第二章——模型评估与选择笔记

但直接增加实验数据比较难，可以通过规则扩充数据，比如对不平衡样本做SMOTE采样，在图像分类中对原始图像进行平移、旋转、缩放等方式填充数据；通过生成式对抗网络

碧沼·2023-02-16 20:32

过采样之SMOTE算法

算法思想SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本

努力搬砖的小王·2023-02-06 07:45

信用卡交易欺诈数据检测

背景目标案例流程方案一：下采样方案二：采用SMOTE技术来处理数据不平衡问题，SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)，即：合成少数样本过采样技术(1

非畅6 1·2023-02-04 00:03

不均衡学习和异常检测

06_不均衡学习和异常点检测学习目标知道样本不均衡时的常用处理方式掌握SMOTE过采样的使用知道LOF算法的原理知道IForest算法的原理应用异常检测算法进行数据清洗1样本不均衡简介通常分类机器学习任务期望每种类别的样本是均衡的

莽撞少年·2023-02-03 16:51

SMOTE 解决正负样本数不平衡

SMOTE（SyntheticMinorityOversamplingTechnique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本

蓝绿黄红·2023-02-02 03:57

【文献阅读】数据重采样+特征选择（1）

目录1面向不均衡数据的多分类集成算法1.1两阶段采样1.2算法整体框架1.3实验1.4期刊2基于多阶段混合集成的中小企业信用风险评价3基于边界自适应SMOTE和FocalLoss函数改进LightGBM

Tabitha_Xing·2023-01-31 13:58

机器学习——类不平衡问题

smote算法smote算法其实就是在已经有的数据之间进行插值，这是最经典的算法欠采样可能会丢掉关键的算法，easy-on-somebody是一个集成学习的办法可以解决欠采样的问题

臭小子222·2023-01-20 13:01

python 欠采样_Python sklearn 实现过采样和欠采样

Imblearnpackagestudy准备知识1CompressedSparseRowsCSR压缩稀疏的行过采样Over-sampling1实用性的例子11朴素随机过采样12从随机过采样到SMOTE与

铁关公女孩·2023-01-20 05:59

K-means smote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习

K-meanssmote：基于K均值和SMOTE的启发式过采样方法改进不平衡学习相关工作处理类别不平衡的方法要么改变分类算法本身，将不同类别的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。

ALIVEVILAM·2023-01-20 05:28

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！

先看数据：特征如下：TimeNumberofsecondselapsedbetweeneachtransaction(overtwodays)numericV1NodescriptionprovidednumericV2NodescriptionprovidednumericV3NodescriptionprovidednumericV4NodescriptionprovidednumericV5

weixin_34409741·2023-01-18 19:53

【深度学习笔记】样本不平衡处理方法

过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本过采样：直接复制小样本，形成数量上的均衡——但会由于数据单一造成过拟合。欠采样：随机去掉一部分多数样本，形成数量上的均衡——可能丢失一些重要的信息。

秋天的波·2023-01-18 13:29

不平衡数据-SMOTE综述【SMOTE合成采样系列】

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、支持向量机、随机森林等，都假设数据集是平衡的，即：不同类别的数据在数量和质量上都是同等的。然而，真实世界中大多数数据并不满足该要求，如：银行信用系统中，不守信用的客户是少数；又如：疾病诊断系统中，诊断为阳性的也是少数。倘若直接使用不平衡数据集并使用常用算法构建模型进行分类，结果是不理想的。因此，解决不平衡数据带来的分类问题成了机器学习

细卷子·2023-01-13 10:47

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决和数据平衡问题...

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。

ahnstgliq07878636·2023-01-13 05:12

深度学习笔记-----增加网络不变性的方法（对空间变换网络和数据增强的方法进行了总结）

2.2.3STN是怎么做的（How）2.2.4STN小结3从数据中学习不变性3.1空间转换（随机尺寸，裁剪，翻转，旋转任意角度...）3.2像素内容变换（亮度，色度，饱和度，颜色扰动等）3.3多样本合成数据增强（SMOTE

YOULANSHENGMENG·2023-01-01 13:45

基于逻辑回归和xgboost算法的信用卡欺诈检测（python)

基于逻辑回归和xgboost算法的信用卡欺诈检测认识数据数据规范化数据分组SMOTE过采样算法混淆矩阵k折交叉验证逻辑回归算法XGBoost算法参考博客认识数据importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

LY.·2022-12-31 12:48

SMOTE及发展

SMOTE及发展（文章来自论文）摘要合成少数过采样技术预处理算法被认为是从不平衡数据中学习的“事实上”的标准。这是由于它在程序设计中的简单性，以及它在应用于不同类型的问题时的健壮性。

ALIVEVILAM·2022-12-29 19:01

数据增强算法SMOTE的实验结果分析

嘿，兄弟，好久不见·2022-12-29 19:31

4、【逻辑回归】信用卡欺诈检测（下采样、SMOTE，调整sigmod函数阈值）

对于一个二分类问题，首先想到的还是逻辑回归！（我愿称逻辑回归为最nb的二分类算法，目前为止）sigmod(z)=11+e−z值域[0,1]sigmod(z)\=\{1\over{1+e^{-z}}}\\值域[0,1]sigmod(z)=1+e−z1值域[0,1]y(i)=QT∗xi+Eiy^{(i)}\=\Q^T*x^i\+\E^iy(i)=QT∗xi+Eisigmod函数实则将数值转为概率值，一

Alexander plus·2022-12-29 19:29

Python实现过采样和欠采样

过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。

水云仙君·2022-12-27 12:08

过采样算法之SMOTE

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

there2belief·2022-12-27 12:36

类别不均衡的分类问题

文章目录1.欠采样（1）NearMiss（2）TomekLink（3）ENN（editednearestneighbour）2.过采样（1）SMOTE（SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique

李明朔·2022-12-26 09:39

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