基于SMOTE算法的matlab代码实现- 解决机器学习中类别不平衡问题

在分类问题中，精度、召回率、准确率、F1分数、ROC曲线和AUC都是常用的评估指标。然而，当数据集中存在类别不平衡问题时，这些指标可能会失去参考价值。例如，在一个包含1000个样本的数据集中，只有2个样本被标记为“阳性”，即使一个简单的分类器总是预测“负面”标签，其准确率也能达到99.8%。 类别不平衡问题 类别不平衡问题是指数据集中不同类别的样本数量差异很大。这在医疗诊断、信用卡欺诈检测等领域较为常见，并会导致机器学习模型偏向多数类别，从而在少数类别上表现不佳。 解决类别不平衡问题的方法 解决类别不平衡问题的方法有很多，包括： 类别权重调整: 对不同类别的样本赋予不同的权重，以平衡其在模型训练中的影响。 过采样: 通过复制少数类别样本或生成新的少数类别样本来增加其数量。 欠采样: 通过删除多数类别样本或合并相似的多数类别样本来减少其数量。 SMOTE算法: 一种过采样技术，通过合成新的少数类别样本来平衡数据集。 类别权重处理 在Scikit-learn等机器学习库中，可以通过设置class_weight参数来调整类别权重。默认情况下，类别权重为None，表示所有类别具有相同的权重。 可以使用balanced模式自动根据类别频率分配权重，或者使用字典形式手动指定每个类别的权重，例如{'class_label': weight}。

近年来，随着数据科学技术的迅速发展，不平衡数据学习成为研究的焦点之一。新型算法PCBoost结合了重采样和boosting技术，为解析不平衡数据提供了新的视角和工具。

这是一个关于使用MATLAB实现的libsvm程序，用于在核空间中对不平衡数据进行分类的论文。该程序支持SMOTE技术，用于生成合成少数类示例，通过安装libsvm-weighted包并遵循readme文件中的指南进行操作。

MATLAB 开发的加权支持向量机用于处理不平衡分类中的异常控制趋势模式。

Matlab多目标优化代码CPDEA版本所有权归刘一平所有。介绍了在进化多模态多目标优化中处理决策空间中收敛和多样性不平衡的问题。研究提出了不平衡距离最小化问题（IDMP）并使用收敛惩罚密度进化算法（CPDEA）。该算法平衡决策空间中的收敛性和多样性。发表于IEEE进化计算汇刊2020年，第24卷第3期，第551-565页。如有疑问，请联系。

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法代价函数对求偏导得到：所以对theta的更新可以写为：其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3.....为什么梯度下降可以逐步减小代价函数假设函数f(x)泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)△x+o(△x)令：△x=-αf'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α将△x

实现了H. He、Y. Bai等人提出的ADASYN算法，该算法是SMOTE方法的扩展，通过在少数类示例之间进行线性插值来改善类别平衡。相较于SMOTE，ADASYN更加注重在两个类别边界附近创建新示例。提交还包含用于生成标题图的演示脚本。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。