简单介绍:过采样中的SMOTE算法

时间:2024-04-02 22:31:46

前言

  • 仅概况介绍

正文

  • 算法思想:对于每个少数类样本A,从它的最近邻中随机选一个样本B,在A、B之间的连线上随机选一点C作为一个新的样本。
  • 具体过程
    • 1、对于少数类中每一个样本A,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,将这些样本记作为“邻居”。
    • 2、根据数据集中的不平衡比例设置一个采样比例,来确定采样倍率N,对于每一个少数类样本A,在其“邻居”中随机选择若干个邻居,假设选择的近邻为B。
    • 3、对于邻居B而言,按照:C = A + rand(0,1)∗|A−B|,来得出新的样本
      公式详解:A−B:为二者间的距离,rand(0,1):为随机在0~1之间取值。
    • 4、对于其它选择中的类似B的样本执行相同操作,完成取样。
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