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2022-09-15 閱讀量: 754

python中過采樣處理數(shù)據不平衡問題

什么是過采樣：

目的：處理數(shù)據不平衡問題。

方法：當數(shù)據不平衡的時，比如樣本標簽1有10000個數(shù)據，樣本標簽0有100個數(shù)據，這時如果采用下采樣會浪費很多樣本，

所以引入過采樣，過采樣是根據樣本標簽少的樣本的規(guī)律去生成更多該標簽樣本，這樣使得數(shù)據趨向于平衡。

典型的過采樣方式是SMOTE等.

關于SMOTE具體算法:

1.對于少數(shù)類中每一個樣本x，以歐氏距離為標準計算它到少數(shù)類樣本集Smin中所有樣本的距離，得到其k近鄰。
2.根據樣本不平衡比例設置一個采樣比例以確定采樣倍率N，對于每一個少數(shù)類樣本x，從其k近鄰中隨機選擇若干個樣本，假設選擇的近鄰為xn。
3.對于每一個隨機選出的近鄰xn，分別與原樣本按照如下的公式構建新的樣本。