Smote

用SMOTE算法和XGBoost模型处理信用卡欺诈数据

如果分类问题中类别型的因变量可能严重失衡，例如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中占少数；客户流失问题中，忠实的客户也是往往占很少一部分；某营销活动的响应过程中，真正参与的客户也同样只是少部分。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类，一般构造1:1的数据，要么将多的那一类砍掉一部分（欠采样），要么将少的那一类进行Bootstrap抽样（过采样），前者会丢失隐
apricoter·2019-12-06 14:04

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

原文链接：https://blog.csdn.net/mathlxj/article/details/89677701一、Combinationofover-andunder-sampling主要是解决SMOTE
chenyiming2010·2019-08-23 00:12

oversample 过采样方法 SMOTE ——欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响

importpandasaspd#导入此解决方案中重要的模块SMOTE用来生成oversample样本fromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimpor
Arthur-Ji·2019-08-10 21:14

样本不均衡之Borderline-SMOTE——smote算法的改进

smote合成少数样本过采样技术是解样本不均衡的方法。本文提出了两种新的过采样方法，即Borderline-smote1和Borderline-smote2，
Li_yi_chao·2019-07-10 15:09

分类问题中类别不平衡问题的有效解决方法

文章目录一、引言二、过采样2.1随机过采样2.2SMOTE算法2.
anshuai_aw1·2019-04-14 14:51

SMOTE算法代码实现

类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。类别不平衡问题在很多场景中存在，例如欺诈检测，风控识别，
dzysunshine·2019-04-05 19:16

线型模型理论拓展

线性模型理论拓展1.多分类问题1.1OvO拆解1.2OVR拆解1.3MvM拆解1.3.1二元ECOC编码1.3.2三元ECOC编码2.类别不平衡问题2.1欠采样法2.2过采样与SMOTE算法3.拓展3.1
Jakob_Hu·2019-03-04 19:10

下采样及过采样·交叉验证及混淆矩阵【知识整理】

交叉验证及混淆矩阵分析两种采样方法（分析基础）综述代码模块数据样例下采样划分训练集和测试集交叉验证混淆矩阵阈值调整过采样SMOTE算法调用库：数据读取及划分SMOTE处理训练集交叉验证混淆矩阵小结综述学生党整理一些关于数据分析的知识
Droke_Zhou·2019-03-01 14:30

下采样及过采样·交叉验证及混淆矩阵【知识整理】

交叉验证及混淆矩阵分析两种采样方法（分析基础）综述代码模块数据样例下采样划分训练集和测试集交叉验证混淆矩阵阈值调整过采样SMOTE算法调用库：数据读取及划分SMOTE处理训练集交叉验证混淆矩阵小结综述学生党整理一些关于数据分析的知识
Droke_Zhou·2019-03-01 14:30

数据不平衡问题——SMOTE算法赏析

春节前后好久没有总结问题了，这一段时间一直在做NLP的文本分类（二分类）问题，遇到了各种问题。分别如下：1、数据打标问题。运营人手不够可把兄弟们累坏了，是我给兄弟们分的任务，别打我嘿嘿。打标问题主要是业务不熟悉，主观上分类很容易分错，在分类的时候一定要让运营方来确定分类标准。2、数据不平衡问题。T:F为1:10，重新筛选样本以后达到了T:F为1:17。实在是数据很脏，没得办法。之前的blog关于样
MXuDong·2019-02-23 13:13

SMOTE算法——合理样本生成器，告别样本不均衡

首先，看Smote算法之前，我们先看下当正负样本不均衡的时候，我们通常用的方法：抽样常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样过抽样：将样本较少的一类sample补齐欠抽样：将样本较多的一类sample压缩组合抽样
Li_yi_chao·2019-02-14 11:18

Python中 实现过采样和下采样

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
bebr·2019-02-12 15:23

样本不平衡问题分析与部分解决办法

最近工作中在处理文本分类问题遇到了分类不均衡的问题，主要还是样本太少还同时非常的不均衡正负样本1:10（类别不平衡比例超过4:1，就会造成偏移），就使用了SMOTE方法。
MXuDong·2019-01-20 14:03

线性模型_类别不平衡问题

RandomUnder-Sampling）3.1.2随机过采样（RandomOver-Sampling）3.1.3基于聚类的过采样（Cluster-BasedOverSampling）3.1.4信息性过采样：合成少数类过采样技术（SMOTE
黑桃5200·2018-12-09 22:29

简单实现k-means算法

前言最近老师布置的作业中含有Borderline-SMOTE算法，而k-means算法是其基础，我需要将论文中的模型改造为自己的模型，从论文中的伪代码写出自己的框架，下面是自己动手热身实现的第一版k-means
W.J.Z·2018-12-04 10:06

数据不平衡之SMOTE算法(人工合成数据)

怎么让不平衡的数据变平衡呢？主要有两个方法，一是欠抽样，顾名思义就是删除正样本（以正样本占绝大多数为例）中的样本，删除的数量根据负样本的数量而定，这种方法的缺点也很明显，会删除正样本所带的信息，当正负样本的比例悬殊时，需要删除较多的正样本数量，这会减少很多正样本携带的信息。因此，最常用的方法是第二种——过抽样。一种过抽样的方法是随机采样，采用简单随机复制样本来增加负样本的数量。这样容易产生模型的过
猪逻辑公园·2018-11-08 15:16

分类中类别不平衡数据处理方法 python--imbalance包--smote算法使用教程

代码实现参考https://blog.csdn.net/nlpuser/article/details/81265614http://blog.51cto.com/6093943/2134788参数介绍参考http://www.vr192.com/emb/20180121620100.htmlratio：用于指定重抽样的比例如果指定字符型的值，可以是’minority’，表示对少数类别的样本进行抽
小鹿才露尖尖角·2018-10-23 18:46

过采样smote方法

classSmote:def__init__(self,samples,N=10,k=5):self.n_samples,self.n_attrs=samples.shapeself.N=Nself.k=kself.samples=samplesself.newindex=0#self.synthetic=np.zeros((self.n_samples*N,self.n_attrs))defov
mambasmile·2018-07-31 17:05

意图识别

后者对数据少的信息采用smote方式扩容，采用tfidf和bow方法基于随机森林的方式训练。数据集总共1万8千条数据，130个类。
此间_沐自礼·2018-06-11 10:42

数据不平衡imblearn算法汇总

kizgel的博客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
今生唯尔·2018-04-16 19:11

SMOTE过采样算法

为什么类别不平衡是不好的从模型的训练过程来看从训练模型的角度来说，如果某类的样本数量很少，那么这个类别所提供的“信息”就太少。使用经验风险（模型在训练集上的平均损失）最小化作为模型的学习准则。设损失函数为0-1loss（这是一种典型的均等代价的损失函数），那么优化目标就等价于错误率最小化（也就是accuracy最大化）。考虑极端情况：1000个训练样本中，正类样本999个，负类样本1个。训练过程中
ClownXu1130·2018-01-28 22:29

Github项目 hadoop-imbalanced-preprocessing 如何运行

源起：hadoop-imbalanced-preprocessing是基于MapReduce实现的随机过采样，随机欠采样和SMOTE算法的程序，它主要解决在大数据环境下类别不平衡问题的数据预处理的问题。
Ichimaru_Gin_·2018-01-17 16:18

正负样本比率失衡SMOTE

正负样本比率失衡SMOTE目录正负样本比率失衡SMOTE背景公式python实现代码的使用方法背景这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果，但是正负样本差距太大，而处理这种情况的一般有欠抽样和过抽样
littlepai·2017-12-21 17:00

如何处理不平衡数据

采样法过采样和欠采样过采样：过拟合（学习到小类别样本中的噪声）欠采样：欠拟合（丢失大类别样本中的重要数据）SMOTE算法找到小类别样本中的k个近邻，然后在他们之间的连线上取点，作为新的样本。
PKU_Jade·2017-10-16 22:16

［每日问答］正负样本不平衡应该怎么处理？

（2）SMOTE算法：设置向上采样的倍率为N，即对每个少数类样本都需要产生对应的N个少数类新样本；对少数类中的每一个样本x，搜索得到其k（通常取5）个少数类最近邻样本，并从中随机选择N个样本，记为y1,
七月知上·2017-05-11 16:24

SMOTE算法(人工合成数据)

SMOTE全称是SyntheticMinorityOversamplingTechnique即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
Jiede1·2017-04-17 20:59

matlab实现SMOTE

SMOTE算法流程：function[sample]=mySMOTE(minority,radio,k,attr_type)%[sample]=mySMOTE(minority,radio,k,attr_type
lzy_2016·2017-02-22 21:22

机器学习中的不平衡问题

2.1.1、SMOTE算法对于少数类中每一个样
howardact·2017-02-17 10:52

SMOTE算法及其python实现

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
Yaphat·2016-09-07 21:04

R语言：SMOTE - Supersampling Rare Events in R:用R对非平衡数据的处理方法

SMOTE-SupersamplingRareEventsinR:用R对稀有事件进行超级采样在这个例子中将用到以下三个包{DMwR}-Functionsanddataforthebook“DataMiningwithR
jiabiao1602·2016-06-14 09:46

smote算法

其中，smote算法算是over-sampling中比较常用的一种。smote算法的思想是合成新的少数类样本，合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a、b之间的连线
march_on·2015-09-22 10:00

处理样本分布不平衡，偏斜比较厉害的方法总结

针对这个问题，我们一般的处理方法有4种：1.上采样（over-sample）；2.下采样（under-sample）；3.smote方法；4.调整机器学习算法；一、上采样也叫过采样，是指用大于信号带宽（
xum2008·2015-09-11 18:00

weka up-sampling & down-sampling

up-sampling: SMOTE algorithm，over-sampled by creating ``synthetic'' examples rather than by over-sampling
fenglei·2015-06-24 20:00
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