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SMOTE的Matlab代码-Smogn：适用于回归的合成少数类过采样技术

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简介：
本文提供了一种用于处理回归问题中的样本不均衡现象的方法——Smogn，它是基于SMOTE算法改进的MATLAB实现代码。通过引入新颖的数据筛选机制和参数优化策略，有效提升了模型在少数类样本上的预测性能。 合成少数过采样技术（SMOTE）的MATLAB代码用于高斯噪声回归。 描述： 这是针对高斯噪声回归实现的合成少数过采样技术(SMOGN)的Python版本。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN)，进行回归的合成少数过采样技术(SMOTER)。根据给定观察结果与最近邻(KNN)的距离，在这两种方法之间做出选择：如果距离足够近，则应用SMOTER；若距离较远，使用SMOTER-GN。 适用于预测值很少或不常见的回归问题，并且可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的替代方案，特别是在需要生成合成数据的情况下。 特点： - 唯一开源Python版本的合成少数过采样技术实现 - 支持混合类型的数据集（Pandas DataFrame输入） - 自动选择距离度量并可选地删除缺失值 - 灵活的参数设置，在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 - 完全Pythonic开发，旨在保证一致性、易于维护，并为未来改进提供基础。没有使用原始R实现中的外部C或Fortran函数调用。 要求： Python 3 NumPy Pandas

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  • SMOTE的Matlab代码-Smogn：适用于回归的合成少数类过采样技术
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    本文提供了一种用于处理回归问题中的样本不均衡现象的方法——Smogn，它是基于SMOTE算法改进的MATLAB实现代码。通过引入新颖的数据筛选机制和参数优化策略，有效提升了模型在少数类样本上的预测性能。 合成少数过采样技术（SMOTE）的MATLAB代码用于高斯噪声回归。 描述： 这是针对高斯噪声回归实现的合成少数过采样技术(SMOGN)的Python版本。 使用传统插值以及引入高斯噪声 (SMOTER-GN)，进行回归的合成少数过采样技术(SMOTER)。根据给定观察结果与最近邻(KNN)的距离，在这两种方法之间做出选择：如果距离足够近，则应用SMOTER；若距离较远，使用SMOTER-GN。 适用于预测值很少或不常见的回归问题，并且可以作为对倾斜响应变量进行日志转换的替代方案，特别是在需要生成合成数据的情况下。 特点： - 唯一开源Python版本的合成少数过采样技术实现 - 支持混合类型的数据集（Pandas DataFrame输入） - 自动选择距离度量并可选地删除缺失值 - 灵活的参数设置，在连续响应变量和友好参数内控制感兴趣的区域，以对合成数据进行过采样。 - 完全Pythonic开发，旨在保证一致性、易于维护，并为未来改进提供基础。没有使用原始R实现中的外部C或Fortran函数调用。 要求： Python 3 NumPy Pandas
     
  • SMOTE的Matlab实现-合成少数类过采样技术
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    本项目提供了一种在Matlab中实施SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的方法。通过生成人工少数类样本，该方法有效解决了分类问题中的数据集不平衡现象。 SMOTE的MATLAB代码可以用于处理不平衡数据集问题。通过生成少数类样本的合成实例来平衡不同类别之间的比例，从而提高机器学习模型在少数类上的性能。实现这一方法需要仔细设计算法以确保新生成的数据点能够有效增强训练集的质量，并且保持原有的分类边界和模式不变性。
     
  • SMOTE（合成少数类过采样技术）：SMOTE函数的输入维度为r,...
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    简介：SMOTE是一种用于处理分类不均衡问题的数据过采样方法。通过生成少数类样本的合成数据，提高模型性能。其核心在于创建新的少数类样本，以解决机器学习中类别分布不平衡的问题。 SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数以维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入，并返回维度同样为(r,n) 的最终特征向量final_features 和 维度为(r,1) 的目标类。该方法基于N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall 和 W. Kegelmeyer的研究成果，即“Smote：合成少数过采样技术”。
     
  • 基于 SMOTE 的人工少数类过采样算法
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    本研究提出了一种改进的SMOTE算法，用于解决机器学习中类别不平衡问题，通过智能生成少数类样本提升模型性能。 Synthetic Minority Over-Sampling Technique（SMOTE）算法又被称为“人工少数类过采样法”。为了防止类别不平衡数据导致的学习算法效果不佳以及某些机器学习模型失效的问题，可以使用SMOTE算法来增加少数类样本的数量，使数据集中不同类别的数量达到相对平衡。
     
  • SMOTE_Variants: 包含多类过采样及模型选择功能的85种少数类过采样技术集锦（基于SMOTE）
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    本作品汇集了85种基于SMOTE的少数类过采样方法，特别加入多类别处理与模型选择机制，为数据不平衡问题提供全面解决方案。 该软件包实现了综合少数族裔过采样技术（SMOTE）的85个变体。除了实现这些技术之外，还提供了一个易于使用的模型选择框架，以快速评估不同过采样方法在未见数据集上的表现。 所实现的技术包括： - Borderline_SMOTE1 - Borderline_SMOTE2 - ADASYN - AHC - LLE_SMOTE - distance_SMOTE - 单加氧酶（原文可能有误，可能是SMOTE） - polynom_fit_SMOTE - Stefanowski - ADOMS - Safe_Level_SMOTE - MSMOTE - DE_oversampling - SMOBD - SUNDO - MSYN - SVM_balance - TRIM_SMOTE - SMOTE_RSB - ProWSyn
     
  • Matlab中的Smote代码-几何型Geometric-Smote过采样算法实现
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    本段介绍了一种基于MATLAB实现的Geometric-Smote过采样算法。该方法通过生成少数类样本在特征空间中的几何分布，有效增强机器学习模型对于不平衡数据集的学习能力。适用于处理分类问题中类别严重失衡的情况。 SMOTE的Matlab代码实现了一种称为几何增强型SMOTE（Geometry SMOTE）的新算法。它与现有的库兼容，并且包含文档安装、API文档以及示例等资料。 依赖关系方面，geometry-smote在Python 3.6及以上版本中运行良好，需要以下软件包： - numpy(>=1.1) - scikit-learn(>=0.21) - 不平衡学习（imbalanced-learn）库的版本为(>=0.4.3) 此外，为了能够执行示例代码，您还需要安装matplotlib (>= 2.0.0) 和 pandas (>= 0.22)。 关于安装方式，geometry-smote目前在PyPi存储库中可用。您可以使用pip命令进行安装： ``` pip install -U geometric-smote ``` 此软件包同样可以在Anaconda Cloud平台上找到并通过如下命令安装： ``` conda install -c algowit geometric-smote ``` 如果您选择手动克隆，可以通过以下步骤获取该项目的副本，并运行setup.py文件来完成安装： 1. 使用git clone https://github.com/AlgoWit/geometric-smote.git 命令从GitHub上下载代码。 2. 进入项目的目录（cd geometric-smote）并执行相应的安装命令。
     
  • 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。
     
  • 改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。 本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。
     
  • Matlab实验源码-GPRT：高斯过程回归技术，适用于博士论文的代码
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    这段简介可以这样描述：“Matlab实验源码-GPRT”提供了一套基于高斯过程回归（GPR）的技术实现，特别适合用于博士论文研究中的数据分析与建模工作。 Matlab实验源代码博士学位的论文相关高斯过程回归技术及其在风力涡轮机中的应用在此提供对应的Matlab源代码。您可以从我的网站上下载这些资源。 这段代码是为了直观地向人们介绍高斯过程回归而编写，每一章都有其独立文件夹，在相应的文件夹中可以找到名为ChapterX.m的脚本（例如：Chapter4.m）。每章节末尾进行实验时通常在单独文件中完成。您只需猜测哪个文件名适合该实验即可。打开一个文件后，请确保将其所在的目录设置为Matlab的工作路径，然后运行该文件并查看其内容。 代码使用了其他一些工具箱，在这里为了方便访问已经将这些工具箱整合进去了（虽然这不是最佳实践方法）。当这些外部工具有更新时，可能会导致原有代码失效。如果您计划频繁使用此代码，则可能需要自行下载以下列出的工具箱： - NIGP 工具箱 - SONIG 工具箱 我开发了SONIG工具箱，请参考相关页面获取更多信息。 所有其他支持性代码（如Tool和PitchPlun）也已包含。