SMOTE算法

基于SMOTE与SVM算法的分类性能优化 本研究探讨了SMOTE过采样技术与SVM分类器结合，并通过混合交叉验证方法寻找最优参数，以提升分类性能。 方法： 数据预处理： 对原始数据进行清洗和特征选择，为后续建模做准备。 SMOTE过采样： 针对少数类样本进行SMOTE过采样，平衡数据集类别分布，避免模型偏向多数类。 SVM模型构建： 选择合适的核函数，并使用混合交叉验证方法进行参数寻优，提高模型泛化能力。 性能评估： 使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标评估模型分类性能。 结果： 通过SMOTE过采样技术，有效缓解了类别不平衡问题，SVM模型的分类性能得到显著提升。混合交叉验证方法找到了最优参数组合，进一步提高了模型的泛化能力。 结论： SMOTE与SVM算法结合是一种有效的分类方法，尤其适用于处理类别不平衡数据。混合交叉验证方法有助于寻找最优参数，提高模型性能。

针对样本不均衡问题对模型性能的影响，利用SMOTE算法进行数据处理，以提高模型的预测能力。SMOTE算法通过在少数类样本之间合成新的样本，有效缓解了数据不平衡问题，提升模型的泛化能力。

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}。

类别不平衡问题 在机器学习中，类别不平衡问题十分常见。例如，银行信用数据中，按时还款用户占比可能高达97%，而违约用户仅占3%。若忽视违约用户，模型准确率虽高，但可能导致银行巨大损失。因此，需要采取措施平衡数据。 SMOTE算法 许多研究论文提出了包括过采样和欠采样在内的技术来处理类别不平衡问题。SMOTE算法作为一种合成少数类过采样技术，由NV Chawla、KW Bowyer、LO Hall和WP Kegelmeyer在其论文中提出。 参数 sample：少数类样本的二维数组 (numpy)。 N：SMOTE的过采样倍数，为整数。 k：用于查找最近邻的邻居数量，为整数，且 k <= 少数类样本数量。 属性 newIndex：新生成的少数类样本的索引。 代码实现 本代码库使用sklearn和numpy库实现了SMOTE算法。

SMOTE 代码演示了创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的先进特征工程技术。 使用 SMOTE 重新采样不平衡数据 使用深度特征合成创建新特征 使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值 使用 IsolationForest 进行异常值检测

在这个实验中，您将使用提供在files_for_lab文件夹中的CSV文件。任务要求应用随机森林算法，但限制条件是必须使用SMOTE进行数据增强。请注意，由于SMOTE仅适用于数值数据，因此我们将首先对分类变量进行编码。

SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数接受维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入，并返回维度为(r',n)的final_features向量和维度为(r',1)的目标类作为输出。该技术由N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall和W. Kegelmeyer提出，用于解决数据不平衡问题。SMOTE被广泛应用于各个领域，包括机器学习和数据挖掘。详细内容可参考Arxiv预印本arXiv:1106.1813, 2011。

本项目展示了SMOTE算法的MATLAB代码实现，并应用于流失预警模型的构建（二分类问题）。该模型源自我在某银行构建的客户流失模型，模型性能包括AUC：83%、召回率：19.4%、精确率：85%。数据使用外部数据集，已进行脱敏处理。本项目帮助学习者掌握以下技能： 数据处理与特征工程 使用LightGBM进行建模 sklearn包的使用（包括：GridSearchCV寻优、StratifiedKFold分层交叉验证、train_test_split数据切分等） stacking模型融合技术 绘制AUC图与混淆矩阵图 输出预测名单并进行结果分析。 项目内容包括详细的注释，覆盖率约80%，适合新手快速入门。所有步骤都解释清楚：是什么（WHAT）、怎么做（HOW）、为什么这么做（WHY）。 支持持续更新，并提供免费帮助，欢迎提出问题或建议。 请注意：本项目仅用于学习和研究，非商业用途，转载请注明来源。如有侵权问题，请及时联系作者。作者邮箱：909336740@qq.com

MV-LEAP基于多视图学习的数据增殖器，处理Olfa Graa创建的高度不平衡的类，以促进分类任务。详细信息请查阅。该框架已在2019年神经科学方法杂志上发表。MV-LEAP包括两个关键步骤：解决训练数据不平衡的问题，提出基于流形学习的增殖器；解决多视图数据异质性学习的问题，提出利用张量规范相关分析的多视图流形数据对齐方法，将原始和增殖视图映射到共享子空间中以对齐目标分类任务的分布。MV-LEAP源代码已在Matlab R存储库中发布，用于模拟异构多视图数据集的训练和测试。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。