解決樣本不均衡問題-SMOTE

阿新 • • 發佈：2019-01-13

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SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique

解決的問題

很多演算法都有一個預設的假設：樣本中各個類別的樣本數目是均衡的，比如深度學習中幾個經典網路結構直接用於不均衡資料效果會很差。本文提出的SMOTE是一種通過線性插值過取樣的方法解決不均衡問題的方法。如果通過簡單複製樣本沒有獲得期望結果時，不妨試試這個方法。

偽碼

輸入:同一類別的所有樣本 ${S}$

\{S\}

{S}

,聚類引數K,需要新增的樣本個數N
輸出:新增樣本

\{S_n\}

步驟1:K均值聚類
步驟2:以概率 ${$

P } \{P\}

{P}

選擇一個聚類C
步驟3:聚類C中隨機選擇兩個樣本

s_1

和

s_2

,計算新樣本

s_x=w*s_1+(1-w)*s_2

，

w \in (0,1)

內的隨機數
步驟4:重複步驟2和步驟3，直至生成N和新樣本

其中步驟2的概率 $\{P\}$ 有幾種不同策略:
1 按聚類大小取樣，聚類越大，取樣率越低
2 按聚類大小取樣，聚類越大，取樣率越高

從樣本均衡角度，策略1更合適

解決樣本不均衡問題-SMOTE

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Sklearn-LogisticRegression邏輯迴歸(有處理樣本不均衡時設定引數的方法)

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為什麽ROC曲線不受樣本不均衡問題的影響

http 分享圖片 src 度量結果什麽分享對比 yun 轉自：https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/82285266 在對分類模型的評價標準中，除了常用的錯誤率，精確率，召回率和F1度量外，還有

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