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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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简介：
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

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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
     
  • 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。
     
  • 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（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”。
     
  • 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
     
  • 基于FPGA的过采样技术及其实现
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    本研究探讨了基于FPGA平台实现过采样技术的方法及其应用效果，旨在提高信号处理系统的性能和精度。 过采样技术在数字信号处理领域广泛使用，旨在提升模数转换器（ADC）的性能表现。通过增加采样频率来降低量化噪声，从而提高信噪比(SNR)并增强有效分辨率。具体来说，在过采样的过程中将采样率提高M倍，这有助于分散量化噪声，并减少了在信号频带内的噪声功率，进而优化了ADC的表现。 低通滤波器（LPF）是实现这一技术的关键组件，它负责去除高频的噪声和量化误差，并为后续步骤提供抗混叠保护。没有适当的LPF支持，过采样技术的效果将大打折扣。理想的LPF不仅需要过滤掉量化噪声，还要确保在数字下抽取过程中不会产生不必要的混叠现象。 随着应用需求日益多样化，自适应设计成为ADC的一个重要趋势——即根据输入信号的频率范围自动调整其性能参数。这意味着低通滤波器也需要具备可变特性以配合这一变化。因此，开发一种能够根据不同过采样率和下抽取率灵活调节截止频率及阻带衰减等特性的LPF变得至关重要。 现场可编程门阵列（FPGA）因其高并行处理能力而成为实现这些技术的理想平台。在FPGA上，可以使用有限冲激响应(FIR)滤波器来构建所需的低通滤波器，并且其阶数需要与下抽取率成比例增加。由于FIR滤波器的稳定性、线性度和可预测特性，在过采样应用中被广泛采用。 设计具有动态调整特性的LPF面临的一个主要挑战是如何处理系数的变化，特别是当截止频率改变时必须重新计算新的系数值。为避免资源浪费，通常的做法是在PC机上预计算一系列滤波器系数，并将它们存储在一个查找表中以供后续使用。 插值型FIR滤波器是一种有效的解决方案，它通过内插原始的FIR滤波器系数来生成不同特性的新滤波器。这种方法利用K个单位延迟代替单一延迟单元实现对LPF参数的调整，在不同的下抽取率条件下仅需一组基准系数即可满足需求。 此外，为消除由插值过程引入的不需要频率响应部分（即虚像），通常会在输出端串联一个抑制虚像滤波器。一般而言，使用平均滤波器可以有效地去除这些重复频段的影响。 在实际应用中，基于FPGA实现过采样技术的过程包括对原型低通滤波器进行K倍内插和随后的K点平均处理步骤。这种方法结合了原型LPF的设计灵活性与FPGA平台的强大并行计算能力，从而满足动态调整的需求。 总之，利用FPGA来实施过采样技术和相关设计不仅显著提升了ADC的工作效率，并且推动信号处理系统的开发向着更加智能化、灵活化的方向发展。
     
  • 采用过采样技术提高STM32 ADC的采样精度
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    本文探讨了如何通过引入过采样技术来增强STM32微控制器ADC模块的数据采集精度，旨在为高精度测量应用提供解决方案。 通过采用过采样技术可以提高STM32的ADC采样精度。
     
  • 针对不平衡数据集的21种采样算法详解，涵盖SMOTE、集成算法结合采样及基于聚类的过采样方法等，探讨每种算法的原理与实践...
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    本文详细介绍了21种处理不平衡数据集的采样算法，包括SMOTE、集成算法和基于聚类的方法，并深入解析了它们的工作原理及其应用实践。 针对21种主流的采样算法，在UCI官方保险数据集上进行了实验，该数据集存在不平衡问题。所有实验均使用Python进行，并基于AUC和F1评分对结果进行了评估与注释。
     
  • 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。
     
  • Imbalanced-Dataset-Sampler：（PyTorch）针对低频类别过采样的不平衡数据集采样器...
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    Imbalanced-Dataset-Sampler是一款专为PyTorch设计的工具，用于处理深度学习中的类分布不均问题。它通过过采样低频类别来改善模型训练时的数据平衡性。 在许多机器学习应用中，我们会遇到数据不平衡的问题：某些类别的样本数量远多于其他类别。例如，在罕见病的诊断任务中，正常样本的数量可能会远远超过疾病样本的数量。 面对这样的情况时，我们需要确保训练出来的模型不会偏向那些拥有更多数据的类别。举个例子，如果我们的数据集中有5张患病图像和20张健康状态正常的图像，那么一个总是预测所有图像是健康的模型可以达到80%的准确率，并且其F1分数为0.88。这意味着该模型极有可能倾向于“正常”这一类。 为了应对这个问题，通常会采用一种叫做重采样的技术：它包括从多数类别中删除样本（欠采样）和/或在少数类别上增加更多示例（过采样）。虽然平衡数据集可以带来很多好处，但是这些方法也有其缺点。例如，在过度采样中最简单的实现方式是复制少数类的随机记录，这可能会导致模型出现过度拟合的问题；而在欠采样的情况下，最简单的方法是从多数类别中删除一些随机样本，但这样做可能造成信息丢失。 在这个仓库里，我们提供了一个易于使用的PyTorch采样器来解决数据不平衡问题。