2025年borderlinesmote算法（2025年border model）

从零开始实现过抽样算法smote

1、从零开始实现过抽样算法SMOTE，需要注意以下几点：理解SMOTE算法的基本原理：SMOTE是一种针对不平衡数据集的过抽样算法。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集，这些新样本是根据少数类样本的近邻生成的。确定k值：k值的选择：在SMOTE算法中，k值用于确定每个少数类样本的近邻数量。

2、SMOTE算法的缺陷在于近邻选择时的盲目性与无法克服非平衡数据集的分布问题，这两点主要影响了算法的性能。在算法执行过程中，确定k值以选择近邻样本的大小，此值由用户自行解决，而k值的下限受采样率（从k个近邻中随机挑选出的近邻样本的个数）决定，上限则难以确定，需通过具体数据集反复测试。

如何应对样本不均衡问题

欠采样：在少量样本数量不影响模型训练的情况下，可以通过对多数样本欠采样，实现少数样本和多数样本的均衡。 （2）过采样：在少量样本数量不支撑模型训练的情况下，可以通过对少量样本过采样，实现少数样本和多数样本的均衡。 （3）模型算法：通过引入有倚重的模型算法，针对少量样本着重拟合，以提升对少量样本特征的学习。

调整代价或权重法：通过调整类别代价或权重偏重少数类。例如逻辑回归中，class_weight=balanced参数可根据样本频率自动设置权重，使少数类获得更高权重。

· 判断是否出现某一类别样本数目非常稀少的情况，这时模型很有可能学习不好，类别不均衡是需要解决的，如选择一些数据增强的方法，或者尝试如异常检测的单分类模型。

上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本。样本较少时采用。下采样：减少样本数较多的样本，其方式是丢弃这些多余的样本。样本较多时采用。

SMOTE过采样方法在风控模型中发挥着重要作用，通过生成合成样本来平衡数据集，从而提高模型的准确性和鲁棒性。此方法基于样本的特征空间，通过合成少数类样本来增加其在数据集中的数量，以达到样本平衡。这样可以使得模型更好地学习到少数类别的特征，提高模型的泛化能力和准确性，并减少过拟合的倾向。

机器学习中进行不平衡分类的SMOTE方法

实践应用：可以使用不平衡学习库中的SMOTE实现。在实际应用中，可以先创建一个具有不平衡类别分布的数据集，然后通过SMOTE对少数类进行过采样，以平衡类别分布。此外，还可以结合其他方法如随机欠采样、BorderlineSMOTE和ADASYN等，进一步优化模型性能。

机器学习中进行不平衡分类的SMOTE方法在处理数据集中类别严重不平衡的分类任务时，机器学习模型往往在少数类上表现不佳。解决这一问题的一种策略是通过数据增强方法，即合成少数类过采样技术（SMOTE）。SMOTE的目标是为少数类生成新的样本，以便模型能更好地学习决策边界。

ADASYN通过将杂质比率转换为概率分布，并根据比率的高低生成更多的合成样本，实现了对少数类的更精细平衡。这种适应性方法使得ADASYN在处理类别不平衡数据集时，具有比borderline SMOTE更平滑的边界，有助于避免过度拟合和类别错误。

通过这种方法，borderline SMOTE能够更有效地利用少数类样本的信息，生成更有价值的合成数据，从而改善分类器的性能。ADASYN ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是另一种针对非平衡数据集的改良过采样算法。与borderline SMOTE不同，ADASYN采用了一种更通用的框架来生成合成数据。

在数据科学的挑战中，类别不平衡如何影响机器学习模型的性能？ 一种解决方案是SMOTE算法，它通过智能合成数据来平衡数据集，确保模型在训练过程中不会偏袒多数类别。Nitesh V. Chawla的研究为我们提供了深入理解这一技术的窗口。

机器学习遇到样本类别分布不均衡时，可通过数据层面调整、算法层面改进及使用专门库和算法三类方法解决。