文章目录 1 理论2 实现3 补充3.1 原理介绍3.1.1 欠采样与过采样3.1.2 Tomek Link 法欠采样3.1.3 Random Over Sampling 随机过采样3.1.4 SMOTE 过采样3.1.5 综合采样 3.2 Python实战3.2.1 数据探索3.2.2 不同的抽样方法对训练集进行处理3.2.2.1 拆分自变量与因变量3.2.2.2 抽样…

SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），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，这样容易产生模型过拟合的问题&a…

机器学习中难免遇到正负样本不平衡问题，处理办法通常有梁总，一：过采样，增加正样本数据；二：欠采样，减少负样本数据，缺点是会丢失一些重要信息。smote属于过采样。 代码 # from imbl…

什么是类不平衡问题 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样…

一、SMOTE的改进算法 1、Boderline-SMOTE 只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本 首先通过 k-NN 方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise”3 类，其中“Danger”类样本是指靠近分类边界的样本。 对属于“Dan…

对于正负样本严重不平衡的训练集，可以采用下面的办法进行采样 # 使用sklearn的make_classification生成不平衡数据样本 from sklearn.datasets import make_classification # 生成一组0和1比例为9比1的样本，X为特征，y为对应的标签 X, y mak…

一、不平衡数据学习的评价指标度量 少数类的类标签定义为正（positive），多数类的类标签定义为负（negative） Tp：被正确分类的正例的数量 Tn：被正确分类的反例的数量 Fn：表示错误分…

目录 一、思想 二、代码 1. 类的初始化 2. 生成样本 3. 训练模型 4. 调用方法 SMOTE是一种经典的过采样方法。 一、思想 对于一个少数类： 1. 使用K近邻法，求出距离最近的K个少数类样本，其中的距离定义为样本之间n维特征空间的欧式距…

Smote的理解（2022.05.16） 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。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。…

Smote算法原理： python2.7 算法实现： 原算法只能针对N采样率小于100%或者N为100%整数的参数进行采样。我实现的代码可对任意N>0的采样率从进行SMOTE。详情见源码 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.neighbors import …

1.安装imblearn库 在终端pip install imbalanced-learn https://zhuanlan.zhihu.com/p/95020088 2.预备知识： 1）向量代数： 对于点x1和x2，如果λ∈[0,1]，λ x1 ( 1 − λ ) x2 肯定在点x1和x2的连线上。 2&#xf…

Borderline-SMOTE： Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning motivation： 有些样本远离边界，所以对分类没有多大帮助，可以强化边界点。 思路： 将少数类样本根据距离多数…

SMOTE SMOTE介绍 SMOTE(合成少数类样本)：在随机过采样的基础上，增加了k近邻的思想 k近邻思想 k近邻思想原理： 对于少数类中的每一个样本元素x，计算x与该少数类中的其他样本元素之间的欧氏距离，根据距离可以得到k近…

SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），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，这样容易产生模型过拟合的问题&a…

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(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以Nitesh V. Chawla（2002）的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类…

FileReader字符输入流 1. 概述2. 作用3. 方法4. 代码示例4.1 空参reader方法4.2 带参reader方法 5. 注意事项6. FileReader字符输入流原理解析 字符流字节流字符集 1. 概述 FileReader 是 Java 中的字符输入流，用于从文件中读取字符数据。它继承自 InputStreamRead…

FileReader对象允许web应用程序异步读取存储在计算机上的文件的内容&#xff0c;使用File或Bolb对象指定要读取的文件或数据。其中File对象可以是来自用户在一个<input>元素上选择文件后返回的FileList对象&#xff0c;也可以是来自拖放操作生成的DataTransfer对象&#…

目录 字符流 1、FileReader&#xff08;字符输入流&#xff09; 1.1、无参的read( )方法示例 ​编辑 1.2、有参的read(char[ ] buffer)方法示例 2、FileWriter&#xff08;字符输出流&#xff09; 字符流 字符流的底层其实就是字节流&#xff0c;即字符流 字节流 字符集…

前言&#xff1a;FileReader是一种异步文件读取机制&#xff0c;结合input:file可以很方便的读取本地文件。 input:file 在介绍FileReader之前&#xff0c;先简单介绍input的file类型。 <input type"file" id"file">input的file类型会渲染为一个按…

这个题没有想出来。。 首先显然的一点是我们要对每种颜色做一次不重复的贡献计算。 同种颜色的贡献就是矩形的并。从网上查了资料&#xff0c;矩形面积并用的是扫描线&#xff0c;那么这个我们也可以用扫描线了。 我们考虑枚举横坐标&#xff0c;维护存在于当前横坐标的所有纵坐…