從少數類sm
in中抽取資料集
e ，取樣的數量要大於原有少數類的數量，最終的訓練集為sm
aj+e
。對於少數類中每乙個樣本
x ，以歐氏距離為標準計算它到少數類樣本集sm
in中所有樣本的距離，得到其k近鄰。
根據樣本不平衡比例設定乙個取樣比例以確定取樣倍率n，對於每乙個少數類樣本x，從其k近鄰中隨機選擇n個樣本。遍歷
n個樣本
，令其中
乙個樣本
表示為：
x~i,
i=，則
新樣本為
： 。 xn
ewi=
x+ra
nd(0
,1)×
(x~i
−x),
i=orde
rlin
e−sm
ote中
，若少數
類樣本的
每個樣本
xi求k
近鄰，記
作si−
knn，
且si−
knn屬
於整個樣
本集合s
，若滿足k2
i−kn
n∩smaj|
則將xi 加入danger集合，danger集合代表了接近分類邊界的樣本，將danger當作smote的種子樣本生成新樣本。
從多數類sm
aj中隨機選擇少量樣本
e ，再合併原有少數類樣本作為新的訓練資料集，新資料集為sm
in+e
此演算法類似隨機森林的bagging方法，具體步驟如下：
1. 把資料分成兩部分，分別是多數樣本和少數樣本；
2. 對於多數樣本sm
aj，通過n次有放回抽樣，生成n份子集；
3. 少數樣本分別和這n份樣本合併訓練n模型；
4. 最終結果是這n個模型**結果的平均值。
機器學習中的類不平衡問題
如果不同類別的訓練樣例數目稍有差別，通常影響不大，但若差別很大，則會對學習過程造成困擾。例如有998個反例，但正例只有2個，那麼學習方法只需返回乙個永遠將新樣本 為反例的學習器，就能達到99.8 的精度 然而這樣的學習器往往沒有價值，因為它不能 出任何正例。類別不平衡 class imbalance...
機器學習 不平衡資料集
不平衡資料集是指在解決分類問題時每個類別的樣本量不均衡的資料集。比如，在二分類中你有100個樣本其中80個樣本被標記為class 1,其餘20個被標記為class 2.這個資料集就是乙個不平衡資料集，class 1和class 2的樣本數量之比為4 1.不平衡資料集不僅存在於二分類問題而且存在於多分...
資料不平衡 機器學習
2.1 加權處理 2.2 過取樣 2.3 降取樣 2.1加權處理 加權的操作 1.遍歷每個樣本 2.如果樣本滿足某個要求，例如在不平衡的二分類問題中，如果樣本的標籤是1，那麼我們就將其權重設為w 1w 1 w1 如果樣本標籤為0，那麼我們將其權重設定為w 2w 2 w2 3.將樣本權重帶入模型進行訓...