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不平衡数据集的处理方法，如SMOTE等技术。

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简介：
关于在存在数据不平衡情况下的应用，探讨了多种欠采样和过采样技术，并重点介绍了SMOTE算法及其相应的实例操作。

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  • 关于不平衡数据集处理的几种方法（如SMOTE）
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    本文探讨了针对机器学习中常见的类别不平衡问题，介绍了包括SMOTE在内的多种解决策略和技术，旨在提高模型在少数类样本上的预测性能。 在处理不平衡数据集时，可以使用欠采样和过采样的方法来改善模型的性能。其中一些常用的方法包括SMOTE算法及其相关实现示例。这些技术有助于平衡正负样本的比例，从而提高机器学习模型的效果。
     
  • 针对不平衡数据集的改良版SMOTE算法 (2014年)
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，专门用于处理机器学习中的不平衡数据集问题。通过优化少数类样本生成过程，该方法有效提升了模型在少数类上的分类性能。 针对SMOTE（合成少数类过采样技术）在生成少数类别新样本时存在的不足，提出了一种改进的算法GA-SMOTE。该算法的关键在于将遗传算法中的三个基本算子引入到SMOTE中：利用选择算子实现对少数类样本有区别的选择；使用交叉和变异算子来控制合成样本的质量。结合GA-SMOTE与SVM（支持向量机）算法处理不平衡数据的分类问题，实验结果表明，在UCI数据集上进行大量试验后发现，GA-SMOTE在新样本的整体生成效果上有明显改进。
     
  • 处理不平衡数据集的Python工具包：不平衡学习解决方案
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    简介：这是一个专为处理机器学习中常见问题——类别不平衡而设计的Python工具包。它提供了一系列算法和方法来解决不平衡数据集带来的挑战，致力于提高模型在少数类上的性能。 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包。
     
  • SMOTE的Matlab实现——解决机器学习中类不平衡问题的方法（含ADASYN等技术）
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并探讨了其在处理机器学习中类别不平衡问题上的应用，同时涵盖了ADASYN及其他相关技术。 在机器学习中处理不平衡数据集是一个常见问题。例如，在银行的信用评估数据集中，97%的客户能够按时还款，而只有3%的客户无法按时付款。如果模型忽略了这3%违约率较高的群体，则尽管整体准确率可能很高，但该模型可能会给银行带来巨大损失。 因此，我们需要采取适当的策略来平衡这类不平衡的数据集。许多研究论文提出了各种技术解决方案，包括过采样和欠采样等方法以应对数据分布不均的问题。这里提到的存储库实现了一些这样的技术手段，并特别提到了一种合成少数类过采样技术（SMOTE）。 **参数：** - sample: 少数类别样本的2D numpy数组 - N: SMOTE生成的新样本数量 - k: 最近邻的数量，必须满足k <= number of minority class samples **属性：** - newIndices: 新合成样本在原始少数类数据集中的索引位置
     
  • Imbalance-XGBoost：处理标签不平衡数据的XGBoost方法
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    简介：Imbalance-XGBoost是一种改进版的XGBoost算法，专门设计用于解决机器学习中常见的类别不平衡问题。通过优化模型训练过程，它显著提升了少数类别的预测性能，在保持多数类准确率的同时，为数据科学家提供了强大的工具来应对实际应用中的不平衡数据挑战。 失衡-Xgboost这款软件包含了二进制分类问题中Xgboost的加权损失和焦点损失实现的代码。我们使用这些加权及焦点函数的主要原因是解决标签不平衡数据的问题。原始的Xgboost程序提供了一种简便的方法来自定义损失函数，但是这需要计算一阶和二阶导数来实现它们。该软件的主要贡献在于渐变推导及其实际应用。 在版本更新方面，从0.8.1版开始，此软件包支持提前停止功能，并允许用户通过early_stopping_rounds参数进行指定。此外，自Imbalance-XGBoost的0.7.0版起，它开始兼容更高版本的XGBoost，并不再支持早于0.4a30版本（即XGBoost >= 0.4a30）的需求。这与之前的系统要求不同，请根据您的具体环境选择合适的软件包版本使用。从版本0.8.1开始，该软件包现在需要xgboost的更新版。
     
  • MATLAB中的SMOTE代码与ADASYN：不平衡数据学习的自适应过抽样技术
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现的SMOTE和ADASYN两种算法，并探讨了它们在处理分类问题中不平衡数据集时的应用及优势。 SMOTE的Matlab代码用于不平衡学习中的自适应合成采样方法ADASYN是一个Python模块，它为倾斜的数据集实现了自适应过采样技术。许多机器学习算法在处理大量倾斜的数据集时遇到困难。如果您的数据集有1000个示例，其中950个属于Haystack类，其余50个属于Needle类，则很难预测新数据中哪些是Needle类别。该算法的作用是通过向现有少数类别的样本添加一些半随机噪声来创建新的人工数据。 要使用ADASYN模块，请先确保已安装以下依赖项：pip、numpy、scipy和scikit-learn。然后，您可以运行如下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/stavskal/ADASYN ``` 在成功安装软件包后，您可以通过下面的代码继续使用它： ```python from adasyn import ADASYN adsn = ADASYN(k=7, imb_threshold=0.6, ratio=0.75) new_X, new_y = adsn.fit_transform(X, y) # 对您的不平衡数据进行处理 ``` 上述代码中，`X` 和 `y` 是您原始的数据集和标签。
     
  • SMOTE MATLAB代码_处理数据不均衡问题所需代码_
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    本资源提供了一段用于解决机器学习中数据不平衡问题的MATLAB代码，具体实现了SMOTE算法来合成少数类样本。适用于需要改善分类模型性能的研究者和开发者。 本资料主要用于解决数据不均衡问题，并附有相关的Matlab教程资料。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。
     
  • 基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf
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    本文探讨了一种针对不平衡数据集优化的XGBoost算法改进方案，旨在提升少数类别的预测准确性与模型整体性能。 在处理不平衡数据集的问题上，传统的分类器往往过分关注多数类别的预测准确性而忽视少数类别，导致后者误判率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，主要从数据、特征及算法三个层面进行优化。 首先，在数据层面上采用条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）来学习少数类别的样本分布，并通过训练生成器增加这类样本的数量以达到平衡。其次，在特征选择方面运用XGBoost算法组合现有特征，再利用最小冗余最大相关性（minimal Redundancy Maximal Relevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡数据分类的子集。最后在算法层面上引入针对不平衡问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行相应的优化。 通过这些改进措施，在新的数据集中训练得到最终模型，实验表明该方法对于处理二元类别不均衡的数据表现出色。研究过程中详细讨论了各种策略的优势和局限性及其适用场景，尤其是CGAN生成样本的有效性和mRMR算法提高分类性能的作用得到了验证。同时在XGBoost的改进中结合焦点损失函数的方法证明可以有效减少训练过程中的偏斜问题，并降低少数类别的误判率。 此外文中还涉及了meanAUC、F1 Score等评估指标，用于衡量模型在不平衡数据集上的表现情况。KEEL可能指的是一个提供实验环境的数据挖掘和机器学习平台，能够支持数据集的处理及算法测试验证。 本段落研究涵盖了广泛的内容，包括如何解决不平衡数据问题以及特征选择与分类方法改进策略，对从事相关工作的科研人员和技术工程师来说具有重要的参考价值，并且对于学术界和实际应用中的不平衡数据挑战提供了新的解决方案。
     
  • 基于改进XGBoost的不平衡数据处理方法研究.pdf
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    本文探讨了针对不平衡数据集优化XGBoost算法的方法，提出了一种有效的策略来改善模型在少数类样本上的表现。通过实验验证了所提方案的有效性与优越性。 在处理不平衡数据集时，传统分类器倾向于提高多数类别的预测准确性而牺牲少数类别准确性的表现，导致少数类的错误率较高。为解决这一问题，研究者提出了一种改进方法，在二分类不平衡数据中从数据、特征和算法层面进行优化。 首先，该方案通过条件生成式对抗网络（Conditional Generative Adversarial Networks, CGAN）学习少数类别样本的数据分布，并训练生成器以产生更多的少数类别的合成样本。这有助于平衡原始数据集中的不均衡性。在特征处理方面，使用XGBoost算法进行特征组合并创建新的特征，同时利用最小冗余最大相关（minimalRedundancy MaximalRelevance, mRMR）方法筛选出更适合不平衡分类任务的特征子集。 从算法层面来看，该方案引入了针对不平衡数据分类问题设计的焦点损失函数，并对XGBoost进行了相应的调整以适应这种特定的数据分布。最终，在经过改进后的训练过程中生成新的模型。 实验表明这种方法在处理不平衡数据方面具有显著优势，其效果优于现有的大多数不平衡分类模型。研究者详细讨论了各种方法的优点、缺点以及适用场景，并通过对比不同指标（如meanAUC和F1 Score）验证了该方案的有效性。 文中提到的“KEEL”可能是指一个提供数据集、评估标准及实验环境的研究平台，用于机器学习与数据挖掘算法的研发。本段落涵盖了不平衡数据分析处理、特征选择技术以及分类模型改进等多个方面，为从事相关工作的专业人士提供了宝贵的参考信息和实用技巧。