SMOTE-over-Sampling:该MATLAB代码库采用过采样方法以平衡多类数据集。-ITADN社区

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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。

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。

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。

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。

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_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

基于随机下采样与SMOTE的不均衡SVM分类方法

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本文提出了一种结合随机下采样和SMOTE技术来改善支持向量机(SVM)在处理不均衡数据集时性能的方法。通过调整少数类和多数类样本的比例，该方法有效提升了模型对 minority class 的识别能力。传统的支持向量机(SVM)算法在处理数据不平衡问题时效果不佳。为了提升SVM算法在这种情况下的分类性能，本段落提出了一种结合随机下采样与SMOTE（合成少数类过采样技术）的方法来解决不均衡数据集的问题。该方法首先通过随机下采样的方式减少多数类别样本的数量，去除那些重复且无用的冗余信息；同时对少数类别的样本使用SMOTE算法进行增补处理。实验结果显示，在应用UCI数据集时，相较于其他采样技术，本段落所提出的方法不仅显著提高了SVM在不均衡数据中对于少数类别的分类精度，并且整体上也提升了模型的表现。

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

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SMOTE-over-Sampling:该MATLAB代码库采用过采样方法以平衡多类数据集。

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