因为在我们的生活中，数据不可能是平衡的，这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。 ? 例如，有一个二进制分类任务，数据中有100条记录(行)，其中90行标记为1，其余10行标记为0。 ?...在重采样方法之前，我们对数据应用了Logistic回归。查看精度，召回率和f1得分均为0，因为该模型无法学习。该模型预测所有记录都为0，这对多数类有利。它为我们提供了一个始终返回多数类的预测模型。...它无视少数分类。 对于不平衡的数据集模型，f1分数是最合适的度量。因此，我们使用f1得分进行比较。...不建议在大型数据集中仅使用其中之一，这是多数和少数类之间的重要区别。 使用流水线管道 如上所述，不建议仅将过采样或欠采样方法应用于在类之间具有显着差异的大量数据。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
下面我们将探讨不同类型的过采样方法。 1、随机过采样 随机过采样随机复制少数类样本以平衡类分布，所以他的实现非常简单。它以随机的方式从代表性不足的类别中选择现有的样本，并在不改变的情况下复制它们。...SMOTE背后的关键概念是，它通过插值而不是复制，为代表性不足的类生成新的合成数据点。它随机选择一个少数类观测值，并根据特征空间距离确定其最近的k个相邻少数类样本。...对于选定的近邻样本和当前少数类样本，计算它们之间的差异，并乘以一个随机数（通常在 [0, 1] 之间），将该乘积加到当前样本上，生成新的合成样本。...也就是说如果少数类的一些最近邻来自相反的类，来自相反类的邻居越多，它就越有可能被用作模板。在选择模板之后，它通过在模板和同一类的最近邻居之间进行插值来生成样本。...SMOTE对所有的少数类样本平等对待，不考虑它们之间的分布密度。ADASYN考虑到每个少数类样本的邻近样本数量，使得对于那些邻近样本较少的少数类样本，生成更多的合成样本，以便更好地覆盖整个决策边界。
如果我们在不解决此问题的情况下训练二进制分类模型，则该模型将完全有偏差。它还会影响要素之间的相关性，稍后我将向您展示如何以及为什么。 现在，让我们介绍一些解决类不平衡问题的技术。...您可以在此处找到带有完整代码的笔记本 1-重采样（过采样和欠采样）： ? 这听起来很直观。欠采样是您从多数类中随机删除一些观测值以使数字与少数类相匹配的过程。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...最常见的技术称为SMOTE（综合少数族裔过采样技术）。简单来说，它查看少数类数据点的特征空间，并考虑其 k个 最近的邻居。 ?
欠采样可以从多数类中随机删除示例以减小其大小并平衡数据集。这种技术简单易行，但会导致信息丢失，因为它会丢弃一些多数类示例。 过采样与欠采样相反，过采样随机复制少数类中的示例以增加其大小。...这些样本可以使用 SMOTE等技术生成，该技术通过在现有示例之间进行插值来创建合成示例。生成合成样本有助于平衡数据集并为模型提供更多示例以供学习。...查看混淆矩阵，56870 + 31 = 56901个非欺诈类预测，其中56870个预测正确。0类的精度值接近1 (56870 / 56901)。 返回对1 (欺诈)类的预测有多少是正确的。...0类的精度为0.92 (56 / 61)，可以看到差别还是很大的。 过采样 通过复制少数类样本来稳定数据集。 随机过采样:通过添加从少数群体中随机选择的样本来平衡数据集。...，但是比随机过采样有所下降，这可能是数据集的原因，因为SMOTE采样会生成心的数据，所以并不适合所有的数据集。
，在分类问题中，类别之间的分布不均匀就是失衡的根本，假设有个二分类问题，target为y，那么y的取值范围为0和1，当其中一方（比如y=1）的占比远小于另一方（y=0）的时候，就是失衡样本了。...欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...SMOTE进行过采样 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 4、如何获取最佳的采样率？...被认为是最为流行的数据采样算法之一，它是基于随机过采样算法的一种改良版本，由于随机过采样只是采取了简单复制样本的策略来进行样本的扩增，这样子会导致一个比较直接的问题就是过拟合。...因此，SMOTE的基本思想就是对少数类样本进行分析并合成新样本添加到数据集中。 算法流程如下： (1)对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。
到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景中，在分类问题中，类别之间的分布不均匀就是失衡的根本，假设有个二分类问题，target为y，那么y的取值范围为0和1，当其中一方（比如y=1）的占比远小于另一方...欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...2、使用SMOTE进行过采样 ? 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） ? 4、如何获取最佳的采样率？ ??? 那我们开始吧！...2、使用SMOTE进行过采样 过采样技术中，SMOTE被认为是最为流行的数据采样算法之一，它是基于随机过采样算法的一种改良版本，由于随机过采样只是采取了简单复制样本的策略来进行样本的扩增，这样子会导致一个比较直接的问题就是过拟合...因此，SMOTE的基本思想就是对少数类样本进行分析并合成新样本添加到数据集中。 算法流程如下： (1)对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。
2.2过采样方法 (1)什么是过采样方法 对训练集里的少数类进行“过采样”（oversampling），即增加一些少数类样本使得正、反例数目接近，然后再进行学习。...SMOTE算法是对随机过采样方法的一个改进算法，由于随机过采样方法是直接对少数类进行重采用，会使训练集中有很多重复的样本，容易造成产生的模型过拟合问题。而SOMT算法的基本思想是对每个少数类样本 ?...，从它的最近邻中随机选择一个样本 ? （ ? 是少数类中的一个样本），然后在 ? 和 ? 之间的连线上随机选择一点作为新合成的少数类样本。...SMOTE算法合成新少数类样本的算法描述如下： 1).对于少数类中的每一个样本 ? ，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集 ? 中所有样本的距离，得到其k近邻。...之间的连线上，随机找一点。这个点就是人工合成的新的样本点（绿色正号标出）。 ? SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样中容易过拟合的问题，实践证明此方法可以提高分类器的性能。
“我们观察到的精度是完美的,它会使我们认为“好,准确率和精度都足够好”,然而它并不完全正确,因为10类1的元素,只有2个分类正确,也就是说,8个分类不正确，对比分类不正确可以在召回指标中观察到。...从多数类中删除样本的过程称为欠采样，而将样本添加到少数类中的过程称为过采样。 随机欠采样是指多数类别的随机采样。进行该过程，直到达到少数群体的平衡为止。...尽管此技术有助于在多数和少数类别之间建立平衡，但是从多数类中删除样本时可能会丢失重要信息。 随机过采样是指少数群体样本的随机重复。...进行添加过程直到相对于多数类达到平衡为止，但是，此技术可能导致训练模型过度适应少数类。 随机欠采样和随机过采样可以理解为解决类不平衡问题的基本技术。...随后，我们将使用欠采样和过采样算法，并再次评估上述指标，将未解决不平衡问题的模型训练结果与使用欠采样和过采样的结果进行比较。
问：为什么数据处理的几种采样方法都只对训练集进行操作？...1高，而我们希望的是两者都要兼顾，所以我们才要使用欠采样或者过采样对训练集进行处理，使训练集的 0-1 比在我们之前聊到的 1:1 ~ 1:10 这个比较合适的区间，用这样的训练集训练出来的模型的泛化能力会更强...随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，有时候甚至连 Tomek Link 都不用，直接把离得近的对全部删除，因为在进行过采样后，0
问：为什么数据处理的几种采样方法都只对训练集进行操作？...1高，而我们希望的是两者都要兼顾，所以我们才要使用欠采样或者过采样对训练集进行处理，使训练集的 0-1 比在我们之前聊到的 1:1 ~ 1:10 这个比较合适的区间，用这样的训练集训练出来的模型的泛化能力会更强...Random Over Sampling 随机过采样 随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...有时候甚至连 Tomek Link 都不用，直接把离得近的对全部删除，因为在进行过采样后，0 和 1 的样本量已经达到了 1：1。
BalanceCascade是通过一次随机欠采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的多数类样本不放回，然后对这个剩下的多数类样本再次进行欠采样产生第二个训练集，训练第二个分类器，同样把分类正确的样本不放回...SMOTE 算法是利用特征空间中现存少数类样本之间的相似性来建立人工数据的，也可以认为SMOTE算法假设了在相距较近的少数类样本之间的样本仍然是少数类， 具体过程如下： 随机选择一个少数类样本，计算它到少数类样本集中所有样本的距离...根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率n，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本 对于每一个随机选出的近邻，选择一个在[0,1]之间的随机数乘以随机近邻和x的特征向量的差，然后加上一个...SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样易过拟合的问题，而这些多出来的样本本身不带有信息，而且SMOTE 算法对于每个原少数类样本产生相同数量的合成数据样本，这就使得类间发生重复的可能性加大...k−nn⋂Smaj| 选择满足上面不等式的 xi 基于k-means过采样 基于k-means聚类过采样方法一般分为两步： 首先分别对正负例进行K-means聚类 聚类之后，对其中较小的簇进行上面的过采样方法扩充样本数量
除了随机过采样，SMOTE及其变体之外，还有许多方法可以对不平衡数据进行过采样。...过度抽样的方法太多了。我们使用简单的单点、两点和均匀交叉操作对合成数据进行过采样，并将评价结果与随机过采样进行比较。...SMOTE过采样 现在，让我们准备函数以生成数据集，其中可以使用随机过采样和SMOTE对少数类（目标= 1）进行过采样。...如果您不熟悉随机过采样和SMOTE，则在网上有很多资源，但是这里有个简短的回顾： 随机过采样涉及从我们尝试过采样的少数类中随机选择数据点，然后将它们作为重复项再次添加回数据集。 ?...随机过采样的插图，较大的气泡代表随机选择用于过采样的数据点，它们在数据集中显示为重复项 SMOTE涉及从少数类中查看样本的最近邻居，并在该样本与从其最近邻居中随机选择的另一个样本之间插入特征值。
本文要介绍的SMOTE算法就是一种综合1，3方法的改进方式，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。...这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。...为了确保数据点尽可能的多样(不重叠)，故乘上一个[0, 1]之间的随机因子。...SMOTE 负责接受要采样的类数据集X，返回一个经过SMOTE采样后的数据集，大小为 (N/100)*T ，函数有三个参数，分别是 T: 需要处理的数据集X的样本数量; N: 采样比例，一般为100,...该函数会计算随机邻近点 nn 与观测样本 i 点的每一个特征之间的差距 dif ，将其差距乘上一个[0, 1]随机因子 gap ，再将 dif*gap 的值加上观测点 i 即完成了一个特征的合成。
工作原理 先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。...163, 0: 305}) # 使用RandomOverSampler从少数类的样本中进行随机采样来增加新的样本使各个分类均衡 from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler...第一种方法(随机过采样)： 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， 即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，因此很少使用这种方法...经典代表性算法是 SMOTE 算法： SMOTE 的全称是 Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样， 而是设计算法来人工合成一些新的少数样本...(1, 163), (2, 163)] # 在之前的SMOTE方法中, 当由边界的样本与其他样本进行过采样差值时, 很容易生成一些噪音数据.
不幸的是，情况并非总是如此，目标变量可能非常不平衡(例如，10:1)。这种情况下，我们可以对该少数类(即样本数少的类别)进行过采样，以便使用一种称为SMOTE的技术来引入平衡。...SMOTE SMOTE^SMOTE是合成少数类过采样技术 (Synthetic Minority Oversampling Technique)的缩写，是一种用于增加少数类样本的过采样技术。...正如你所看到的，模型成功地对目标变量进行了过采样。...当使用SMOTE进行过采样时，可以采用以下几种策略: “少数类(minority)”:仅重采样少数类; “非少数类(not minority)”:重新采样除少数类以外的其他类; “非多数类(not majority...例如，如果有一个名为isMale的变量，它只能是0或1，SMOTE可能会创建0.365作为值。 这种情况下，可以使用SMOTENC，它考虑到了分类变量的性质。
对于随机过采样，由于需要对少数类样本进行复制因此扩大了数据集，造成模型训练复杂度加大，另一方面也容易造成模型的过拟合问题。针对这些问题提出了几种其它的采样算法。...SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique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...，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中...对于少数类中每一个样本$x$，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集$S_min$中所有样本的距离，得到其k近邻。...图2 SMOTE算法 SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样易过拟合的问题，实践证明此方法可以提高分类器的性能。
随机采样主要分为两种类型，分别为随机欠采样和随机过采样两种。...随机过采样则正好相反，即通过多次有放回随机采样从少数类 S_{min} 中抽取数据集 E ，采样的数量要大 于原有少数类的数量，最终的训练集为 S_{max}+E 。...---- SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即合成少数类过采样技术，SMOTE算法的基本思想SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分...对于少数类中每一个样本 x ，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集 S_{min} 中所有样本的距离，得到其k近邻。...x_{new} = x + rand(0,1)*(\hat{x}-x) 图2 SMOTE算法 SMOTE算法摈弃了随机采样复制样本的做法，使得算法的性能有所提升，但由于每个少数样本都会产生新样本
随机过采样则正好相反，即通过多次有放回随机采样从少数类Smin中抽取数据集E，采样的数量要大 于原有少数类的数量，最终的训练集为Smax+E。...SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即合成少数类过采样技术，SMOTE算法的基本思想SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分...对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集Smin中所有样本的距离，得到其k近邻。...对于每一个随机选出的近邻x^，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本。 xnew=x+rand(0,1)∗(x^−x) ?...依次迭代直到满足某一停止条件，最终的模型是多次迭代模型的组合。 核心思想：使用之前已形成的集成分类器来为下一次训练选择多类样本，然后再进行欠抽样。
主要有两种方法 对小类的数据样本进行采样来增加小类的数据样本个数，即过采样over-sampling 对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数，即欠采样under-sampling 采样算法往往很容易实现...在使用采样策略时，可以考虑 对大类下的样本 (超过1万, 十万甚至更多) 进行欠采样，即删除部分样本 对小类下的样本 (不足1为甚至更少) 进行过采样，即添加部分样本的副本 尝试随机采样与非随机采样两种采样方法...对各类别尝试不同的采样比例 同时使用过采样与欠采样 产生人工数据样本 一种简单的方法，对该类下的所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个值以组成新的样本，即属性值随机采样。...可以使用基于经验对属性值进行随机采样而构造新的人工样本，或使用类似朴素贝叶斯方法假设各属性之间互相独立进行采样，这样便可得到更多的数据，但是无法保证属性之前的线性关系（如果本身是存在的）。...SMOTE是一种过采样算法，它构造新的小类样本而不是产生小类中已有的样本的副本，即该算法构造的数据是新样本，原数据集中不存在的。
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