过采样与欠采样技术原理图解:基于二维数据的常见方法效果对比

混合采样方法SMOTETomekSMOTETomek结合了SMOTE和TomekLinks两种方法,分两步进行数据重采样:首先使用SMOTE为少数类过采样,然后通过TomekLinks方法清除"模糊"样本。这有助于生成一个平衡且类别边界清晰的数据集。优点:兼顾样本均衡和噪声清除;尤其适用于类别不平衡程度非常高的场景缺点:数据清洗效果一般,且对小规模...

...违约预警模型的优化与提升——基于SMOTETomek-GWO-XGBoost的方法

结果表明:①与其他模型相比,GWO-XGBoost模型在准确率、召回率、未加权平均召回率以及AUC值这四个指标上具有更加优异的表现;②SMOTETomek采样方法可以有效平衡数据样本,因此SMOTETomek-GWO-XGBoost模型具有更高的精度与稳定性;③SHAP值法可以展示不同特征变量对债券违约风险的贡献度,有利于对重要特征进行针对性分析。...

一区杂志失影响因子,近期临床预测模型文章质量揭秘

由于PSE的发生率较低且阳性病例比例较小，因此使用合成少数过采样技术结合编辑最近邻（SMOTEENN）处理不平衡数据，扩充了训练集中的阳性数据。具体操作为使用默认参数应用imblearnPython包中的SMOTEENN方法，并将随机种子设置为42以确保结果可以重复。特征的选择在特征选择部分，研究者首先采用了单变量回归来分析每个特征...

国内信用研究的可视化分析:体系、脉络与前沿

第一,borderlinesmote-2算法模型通过运用先进的重采样技术,能够在保持数据分布特征的前提下,显著增强样本的代表性和模型的预测能力。这一模型在处理信用合作领域中常见的不平衡数据问题方面表现出色,特别是对于那些通常难以获取足够样本的低信用等级借款人,borderlinesmote-2算法模型能够更加准确地评估信用合作的风险与收益,...

数据科学家需要了解的 5 种采样方法

我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样:num_0=len(X[X['target']==0])num_1=len(X[X['target']==1])print(num_0,num_1)#randomundersampleundersampled_data=pd.concat([X[X['target']==0].sample(num_1),X[X['target']==1]])...

使用Imblearn对不平衡数据进行随机重采样

RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行(www.e993.com)2024年11月27日。需要注意的是,此重采样方法将删除实际数据。我们不想丢失或压缩我们的数据,这种方法就不太合适了。我们将采样策略调整为1。这意味着多数类与少数类的数量相同多数类将丢失行。检查y_smote的value_counts(通过重采样方法将y_train转换为y_smote)。

机器学习中需要了解的 5 种采样方法

b.使用SMOTE进行过采样:在SMOE(SyntheticMinorityOversamplingTechnique)中,我们在现有元素附近合并少数类的元素。fromimblearn.over_samplingimportSMOTEsmote=SMOTE(ratio=minority)X_sm,y_sm=smote.fit_sample(X,y)imbLearn包中还有许多其他方法,可以用于欠采样(ClusterCentroids,Near...

兰州大学:蒙古国今春对我国北方沙尘平均贡献超40%

为进一步揭示不同沙源对我国沙尘事件的影响，研究团队确定了我国北方沙尘的来源和传输路径，并利用浓度权重轨迹分析方法量化了不同沙源对我国北方沙尘浓度的贡献。同时，针对极端气象数据中常见的数据分布不均衡、长尾分布等问题，研究团队利用SMOTE重采样算法对训练数据进行了重采样，使学习数据分布均衡，避免机器学习模型对...

深度学习训练数据不平衡问题,怎么解决?

3.合成采样(SMOTE)-该技术要求我们用合成方法得到不平衡类别的观测,该技术与现有的使用最近邻分类方法很类似。问题在于当一个类别的观测数量极度稀少时该怎么做。比如说,我们想用图片分类问题确定一个稀有物种,但我们可能只有一幅这个稀有物种的图片。