【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）

1、简介

不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时，机器学习模型往往会偏向大多数类别，从而导致性能不佳。

合成少数过采样技术 (SMOTE) 已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。

在本文中，我们将探讨 SMOTE 的概念、其工作原理、优点、局限性及其对提高人工智能模型的性能和公平性的重大影响。

 

 

2、SMOTE

SMOTE 背后的主要思想是通过生成合成样本来弥合少数群体和多数群体之间的差距。

以下是 SMOTE 工作原理的分步说明：

2.1识别少数样本：

第一步涉及识别数据集中属于少数类别的样本。

2.2 识别K近邻：

对于每个少数样本，SMOTE 识别其在特征空间中的 K-近邻。通常，欧几里德距离度量用于测量数据点之间的相似性。

2.3 合成样本生成：

一旦识别出邻居，SMOTE 就会选择随机邻居并计算少数样本的特征向量与其所选邻居之间的差异。

然后将该差异乘以 0 到 1 之间的随机数，并将其添加到少数样本的特征向量中。

此过程会创建新的合成样本，这些样本位于少数样本与其所选邻居之间的线段上

重复生成合成样本的过程，直到达到所需的类别平衡水平。

 

3.SMOTE的好处

3.1 提高模型性能：

通过解决类不平衡问题，SMOTE 使 AI 模型能够更好地识别模式并跨类进行泛化，从而提高整体性能。

3.2 减轻偏差：

SMOTE 有助于减少类别不平衡带来的偏差，确保模型不会以牺牲少数类别为代价而偏向多数类别。

3.3 数据效率：

SMOTE 有效地放大了少数类中的样本数量，而无需收集额外的数据，使其成为一种资源高效的技术。

3.4和各种算法的兼容性：

SMOTE 与算法无关，这意味着它可以与各种 AI 算法一起使用，包括决策树、支持向量机、神经网络等。

虽然 SMOTE 已被证明是一种有价值的工具，但在应用该技术时必须意识到其局限性并考虑某些方面：

1.过度拟合风险：如果使用不当，SMOTE 可能会导致过度拟合，尤其是在生成过多合成样本时。适当的交叉验证对于准确评估模型性能至关重要。

2.潜在噪声：SMOTE 生成的合成

 

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