一种基于过抽样技术的非平衡数据集分类方法
机器学习中的样本不平衡问题解析过采样欠采样集成方法应对策略
机器学习中的样本不平衡问题解析过采样欠采样集成方法应对策略在机器学习中，样本不平衡问题是指在数据集中各个类别的样本数量存在明显差异的情况。
这种问题在许多实际应用中都非常常见，比如银行欺诈识别、罕见疾病检测等。
样本不平衡问题的存在会对训练出的机器学习模型产生较大的影响，因此需要采取一些方法来解决这个问题。
下面将对过采样、欠采样和集成方法三种常用的解决方案进行详细的介绍和分析。
1. 过采样方法过采样是指通过增加少数类样本数量，来达到类别平衡的目的。
其核心思想是通过复制已有的少数类样本，使得少数类样本的数量增加到与多数类样本接近。
最常用的过采样方法是SMOTE算法（Synthetic Minority Over-sampling Technique），它基于样本之间的相似性来生成新的少数类样本。
具体来说，SMOTE算法会选择两个相邻的少数类样本，然后在它们之间的线段上随机选择一个点，生成一个新的少数类样本。
虽然过采样方法可以有效增加少数类样本的数量，但也存在一些问题。
首先，过采样可能导致模型过分关注少数类样本，忽视了多数类样本，这会导致模型的泛化能力下降。
其次，过采样可能引入噪音样本，这些噪音样本可能会干扰模型的训练过程，影响模型的性能。
2. 欠采样方法欠采样是指通过减少多数类样本数量，来达到类别平衡的目的。
与过采样不同的是，欠采样方法是通过删除部分多数类样本来实现的。
最常用的欠采样方法是随机欠采样，即随机选择一部分多数类样本进行删除。
此外，还有一些基于聚类的欠采样方法，比如K-means算法、DBSCAN算法等，它们通过聚类的方式选择多数类样本进行删除。
与过采样方法类似，欠采样方法也存在一些问题。
首先，欠采样可能会丢失一部分有用信息，因为删除多数类样本时可能会删除一些重要的特征。
其次，欠采样可能会导致训练集中多数类样本的分布不均匀，这会对模型的训练产生不利影响。
3. 集成方法集成方法是指通过组合多个基分类器来解决样本不平衡问题。
不平衡数据集处理方法
不平衡数据集处理方法在机器学习中，不平衡数据集是指其中一个类别的样本数量远远超过其他类别的情况。
例如，在二分类问题中，一个类别的样本数量远远多于另一个类别的样本数量。
这种情况会对模型的性能和预测结果产生较大的影响，因为模型倾向于偏向于多数类别，忽略少数类别。
因此，针对不平衡数据集，有一些常用的处理方法如下：1. 重新采样（Resampling）重新采样是一种常见的处理不平衡数据集的方法。
它可以分为两种方法：欠采样（Undersampling）和过采样（Oversampling）。
-欠采样是指减少多数类别的样本数量，使得多数类别与少数类别的样本数量相近。
这样一来，模型对于少数类别的学习会更加准确，但同时也会可能会丢失一部分多数类别的信息。
- 过采样是指增加少数类别的样本数量，使得多数类别和少数类别的样本数量相近。
这可以通过复制或合成新的少数类别样本来实现。
常用的合成方法包括SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）等。
过采样方法的优点是能够保留原始数据集的全部信息，但容易导致过拟合。
2. 类别权重调节（Class Weighting）类别权重调节是指给不同类别的样本设置不同的权重。
一般来说，给少数类别的样本设置更高的权重，这样模型在训练过程中会更加关注少数类别的错误分类。
这种方法在一些机器学习算法如决策树、逻辑回归、支持向量机等中比较常用。
3. 集成学习（Ensemble Learning）集成学习是指将多个模型的预测结果进行组合，从而得到更具鲁棒性的预测结果。
在处理不平衡数据集时，可以使用集成学习方法如随机森林、AdaBoost等，其中每个基模型都是在不同的样本子集上训练得到的，从而提高了对少数类别的学习能力。
4. 生成新特征（Feature Engineering）生成新特征是指根据已有特征的组合或变换得到新的特征。
如何解决机器学习技术中的类别不平衡问题
如何解决机器学习技术中的类别不平衡问题解决机器学习技术中的类别不平衡问题机器学习技术在各个领域的应用越来越广泛，但在实际应用中，我们常常面临的一个问题是类别不平衡。
类别不平衡指的是在训练数据中，各个类别的样本数量相差悬殊，这会导致模型对少数类别的分类效果较差。
为了解决这个问题，我们可以采取一系列的方法和技术。
本文将介绍几种常见的解决机器学习技术中类别不平衡问题的方法。
1. 对不平衡数据集进行重采样对于类别不平衡的数据集，我们可以通过重采样来解决。
一种常用的方法是欠采样和过采样。
欠采样是随机地从多数类别中选择一部分样本，使得多数类别的样本数量与少数类别保持一定的比例。
过采样是通过复制（有放回）或合成新的少数类别样本来增加少数类别的样本数量。
这种方法的优点是简单易行，但也存在一定的缺点，比如欠采样容易丢失重要信息，过采样可能导致过拟合。
2. 样本加权样本加权是通过给样本设置不同的权重来解决类别不平衡问题。
通过增加少数类别样本的权重，可以更加重视对少数类别的分类效果。
常用的样本加权方法包括重新赋值权重、采用不同的损失函数、改变阈值等。
这种方法能够有效地提高模型对少数类别的分类准确率，但需要对样本权重进行合理的设定。
3. 集成学习方法集成学习是通过将多个基分类器进行组合来提升分类性能。
对于类别不平衡问题，可以使用集成学习方法来处理。
常见的集成学习方法包括Bagging和Boosting。
Bagging通过对训练数据进行有放回的随机采样，构建多个基分类器后进行投票或平均来进行分类。
Boosting则是通过迭代训练一系列的基分类器，并根据前一个基分类器的预测结果对样本进行调整，以提升分类性能。
集成学习方法能够有效地平衡不平衡数据集中各个类别的分类效果。
4. 引入代价敏感学习代价敏感学习是通过为不同类别的分类错误引入不同的代价来解决类别不平衡问题。
对于少数类别，我们可以增加其分类错误的代价，从而更加重视对少数类别的分类准确率。
机器学习技术如何处理不平衡的数据集
机器学习技术如何处理不平衡的数据集在机器学习领域，数据集的不平衡性是一个常见的问题。
不平衡数据集是指其中某一类别的样本数远远超过另一类别的样本数。
这种情况在实际问题中经常出现，比如罕见疾病的诊断、信用卡欺诈检测等。
处理不平衡数据集是一项具有挑战性的任务，而机器学习技术可以帮助我们应对这个问题。
一种常见的处理策略是过采样（Oversampling），即增加少数类别的样本数量。
过采样的方法有多种，比如重复采样、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
重复采样就是简单地复制少数类别样本，以使其数量与多数类别相等。
SMOTE则是生成一些合成的少数类别样本。
通过在少数类别样本之间进行插值，生成与原样本类似但又具有一定差异性的新样本，并将其加入到训练集中。
通过过采样，可以使得模型更关注于少数类别，提高对其的分类能力。
另一种处理策略是欠采样（Undersampling），即减少多数类别的样本数量。
欠采样的方法有随机欠采样和有选择性的欠采样。
随机欠采样是随机选择多数类别样本，以使其数量与少数类别相等。
有选择性的欠采样则是根据一定的规则选择多数类别样本，通常是与少数类别样本的距离或相似性有关。
欠采样可以减少多数类别对模型的影响，使分类器更加关注少数类别。
然而，欠采样也可能会导致丢失一些重要的多数类别信息，因此在选择欠采样策略时需要谨慎。
除了过采样和欠采样，还有一些其他的方法可以处理不平衡数据集。
一种方法是使用权重调整（Weighting）。
通过给少数类别样本赋予较高的权重，使其在模型训练过程中更受重视。
例如，在支持向量机（SVM）中，可以通过调整正则化参数C来改变样本的权重。
另一种方法是采用集成学习（Ensemble Learning）。
集成学习通过组合多个弱分类器，利用它们的弱点和强点，提高整体分类器的性能。
在处理不平衡数据集时，可以使用集成学习方法，如随机森林（Random Forest）或梯度提升（Gradient Boosting），来提高分类器对少数类别的识别能力。
不平衡数据分类算法的研究与改进
不平衡数据分类算法的研究与改进引言：在现实生活和工作中，我们经常会遇到一些数据集呈现出不平衡分布的情况，即其中一类样本数量明显多于其他类。
这种不平衡数据分类问题给传统的机器学习算法带来了挑战，因为它们往往倾向于将样本分类为占优势的类别，而对于少数类别的样本则表现出较差的分类效果。
因此，研究如何有效处理不平衡数据分类问题，对于提高机器学习算法的应用性能具有重要意义。
一、不平衡数据分类问题的挑战不平衡数据分类问题是指在数据集中一类样本数量远远超过其他类别样本数量的情况。
这种数据的不均衡分布会导致传统的分类算法存在一系列挑战。
1. 数据分布不均导致样本分类偏倚传统的分类算法是基于样本的多数规则进行分类的，即将样本归为数量占优势的类别。
当数据集中存在数量悬殊的类别时，算法倾向于将样本归为占优势的类别，而忽略了少数类别的样本。
这种分类偏倚导致了不平衡数据分类问题。
2. 少数类样本的识别困难由于少数类样本数量较少，传统分类算法在处理这些样本时往往会出现较低的分类准确率。
少数类样本在整个数据集中所占比重小，因此算法难以学习到少数类的特征，进而导致识别困难。
3. 不平衡数据分类问题的评估困难不平衡数据分类问题在评估时也带来了困难。
由于少数类别样本数量较少，直接使用分类准确率作为评估指标容易产生误导。
因此，需要寻找合适的评估指标来评估分类算法在不平衡数据集上的性能。
二、不平衡数据分类算法的研究进展针对不平衡数据分类问题，研究者们提出了一系列改进算法以提高分类性能。
这些算法主要包括数据重采样方法、基于代价敏感的分类方法以及集成学习方法等。
1. 数据重采样方法数据重采样方法主要通过增加少数类样本或者减少多数类样本来平衡数据集。
常见的数据重采样方法包括过采样和欠采样。
过采样方法通过复制少数类样本或生成合成样本来增加样本数量；欠采样方法通过删除多数类样本来减少样本数量。
然而，过采样容易导致过拟合问题，而欠采样则会丢失大量的样本信息，因此如何进行合理的数据重采样仍然是一个挑战。
基于SMOTE采样和支持向量机的不平衡数据分类
基于SMOTE采样和支持向量机的不平衡数据分类曹路;王鹏【摘要】Imbalanced data sets exist widely in real life and their effective identification tends to be the focus of classification. However, the results of classification of imbalanced data sets by traditional support vector machines are poor. This paper proposes combining data sampling and SVM, conducting SMOTE sampling of minority samples in the original data and then classifying them by SVM. Experiments using artificial datasetsand UCI datasets show that by adopting SMOTE sampling, the performance of classification by SVM is improved.%不平衡数据集广泛存在，对其的有效识别往往是分类的重点，但传统的支持向量机在不平衡数据集上的分类效果不佳。
本文提出将数据采样方法与SVM结合，先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样，再使用SVM进行分类。
人工数据集和UCI数据集的实验均表明，使用SMOTE采样以后，SVM的分类性能得到了提升。
【期刊名称】《五邑大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P27-31)【关键词】不平衡数据;支持向量机;SMOTE;ROC曲线【作者】曹路;王鹏【作者单位】五邑大学信息工程学院，广东江门529020;五邑大学信息工程学院，广东江门 529020【正文语种】中文【中图分类】TP273现实生活中，不平衡数据集广泛存在，如：癌症诊断、信用卡欺诈等，其中，不平衡数据集中少类样本的识别往往才是分类的重点. 在医疗诊断中，如果把一个病人误诊为正常，可能会造成严重的后果；在信用卡欺诈检测中，如果将欺诈判断为正常事件，可能带来巨大的经济损失. 传统的分类器，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）[1]、决策树、神经网络等均是从优化整个数据集的性能出发而设计的学习机器，对多数样本类有较高的识别率，而对少数类的识别率却很低. 因此，传统的分类方法在处理不平衡数据集时存在弊端.为了解决不平衡数据的分类问题，研究人员主要从算法层面和数据层面来改善分类性能[2]. 算法层面主要是对现有算法的改进和提升[3-4]，数据层面主要是通过重采样的技术来改善数据集的不平衡率，方法包括下采样和上采样. 下采样技术通过减少多数类样本来提高少数类样本的比例，但易因丢失多数类样本的信息而导致分类器无法正确学习[5]. 随机上采样通过随机复制少数类样本来达到增加少数类样本的目的，但新增加的数据有额外的计算代价[6]. 鉴于此，本文提出了一种基于SMOTE（synthetic minority over-sampling technique）[7]采样和支持向量机的不平衡数据分类，先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样，再使用SVM 进行分类，以期提升分类器的分类性能.1 基于SMOTE采样的SVM分类器的设计1.1 不平衡数据对SVM算法分类性能的影响为了测试数据不平衡对SVM分类器的影响，对两类符合正态分布的人工数据样本分别以不同的抽样比例生成训练集，再用SVM对它们进行分类. 其中一类样本中心为，另一类样本中心为，方差为（0.5,0;0,0.5）. 图1中，两类样本的比例分别为1000:1000，1000:200，1000:100，1000:10；蓝颜色的点代表正类样本，黑颜色的“+”代表负类样本，红线代表使用支持向量机分类后得到的分类面. 如图1所示，当采样比例不断向右上方的多类样本（蓝色样本)倾斜时，红色的分界线逐渐向左下方移动，越来越多的少类样本被错划为多类样本，导致少类样本的分类准确率下降. 这是由于训练样本数量不平衡所引起的. 在现实生活中，少数样本的错分代价远高于多数样本. 所以为了提高分类器的性能，需要解决分类的决策面偏向少类样本的问题.1.2 SMOTE采样与SVM分类的结合SMOTE方法是由Chawla等提出来的一种对数据过采样的方法，其主要思想是在相距较近的少数类样本之间进行线性插值产生新的少数类样本，降低两类样本数量上的不平衡率，提高少数类样本的分类精度. 其具体方法可概括为：对少数类的样本，搜索其个最近邻样本，在其个最近邻样本中随机选择个样本（记为），在少数类样本与之间进行随机插值，构造如式（1）所示的新的小类样本:如图2所示，原始数据样本满足二元高斯分布，形状为方块；按照的比例对原始样本进行SMOTE采样，圆圈型样本是SMOTE采样之后的样本.为了更好地对不平衡数据进行分类，本文提出将数据采样方法与SVM结合，先对原始数据中的少类样本进行SMOTE采样，再使用SVM进行分类，算法的流程图如图3所示. 具体步骤如下：1）对样本数据进行预处理. 本文的数据预处理是对数据集数据进行归一化处理，按照数据集的各自维数，把所有的数据都归一化为[0,1]之间的数，以消除各个不同维数的数据间的数量级差别，避免因输入数据数量级差别较大而产生的较大误差；2）用SMOTE对负类样本采样，以降低多数类和少数类的不平衡程度；3）用支持向量机进行学习，建立最终的分类器.2 实验及结果分析2.1 人工数据集实验中的人造样本服从二维标准正态分布，其中一类样本中心为（1,1），另一类样本中心为，方差为（0.5,0;0,0.5），因此最优的分类面应该是一条通过原点的分界线. 分别选取了10个和100个作为少类样本和多类样本. 如图4所示，红色圆点表示多类样本，蓝色“+”点代表少类样本，蓝色线条是原始最佳分界面，红色线条是经过分类器之后建立的分界面. 很显然，SMOTE采样后的分界面明显优于原始不平衡数据的分类面. 本次实验在SVM建模的参数寻优过程中选取的是线性核函数，因此分类界面是直线.2.2 UCI数据集本文选取5个不同平衡程度、不同样本数量的UCI数据集进行实验. 为了实验简便，可把多类数据集转化为两类. 对于类数较多的数据集，设定其中一类为少数类，剩余的合并为多数类. 数据集的总体描述如表1所示.传统的分类学习方法一般采用分类精度来评价分类的效果. 但对于不平衡数据，用分类精度来衡量分类器的性能是不合理的. 因为当少数类比例非常低时，即使将全部少类都分为多类，其精度仍然非常高，而这样的分类器是没有意义的. 目前，不平衡问题分类的评价标准有F-value、G-mean、ROC曲线等，它们都是建立在混淆矩阵的基础上的. 其中，ROC曲线能全面描述分类器的性能，已经成为不平衡数据分类性能评价的准则. 一般说来，ROC曲线越偏向左上角，分类器的性能越好.由于ROC曲线不能定量地对分类器的性能进行评估，一般用ROC曲线下的面积（Area Under ROC Curve，AUC）来评估分类器的性能.在实验的过程中，采用交叉验证的方法，将数据集中的样本随机分为5份：其中的4份作为训练集，剩下的1份作为测试集. 由于实验中所用到的采样方法都属于随机算法，为避免偶然性，本文将每种方法都独立执行5次，最后取5次AUC值的平均值作为该算法在整个数据集中的AUC值. 图5为不同数据集下的ROC曲线，由图可见，除了图5-e中Breast cancer数据集SMOTE采样前和SMOTE采样后ROC曲线接近外，其他数据集中采用SMOTE采样后的ROC曲线均更偏向左上角，说明采用SMOTE采样后，SVM的分类性能要优于原始数据集下的分类性能. 5组数据集在两种方法下所记录的AUC的平均值和分类精度平均值如表2所示.由表2可知，相较于SVM分类算法，SVM+SMOTE算法除了在Breast cancer数据集上的AUC略低外，在其他数据集上均有不同程度的提升. 5个数据集的分类精度平均值亦有相似的实验结果，即除了Breast cancer数据集，经过SMOTE采样后，Wine、Haberman、Pima、Glass等4个数据集的分类精度平均值均得到了不同程度的提高. 这些说明采用SVM+SMOTE的方法能提高不平衡数据集的分类性能.3 结论传统的分类器对不平衡数据集中少数类样本的识别率较低，本文在讨论了不平衡数据对SVM算法分类性能影响的基础上，提出了一种基于SMOTE采样的SVM方法. 该方法首先对原始数据进行预处理，然后对少类样本进行SMOTE采样，最后再使用SVM进行分类. 实验结果表明，本文所提出的方法在少数类识别率和整体的分类精度上均优于传统的SVM算法，证明该算法是可行的、有效的. 如何利用上采样和下采样结合的方法，或者利用其他算法来提高不平衡数据集的分类性能是今后需要进一步研究的问题.[1] VAPNIK V N. 统计学习理论[M]. 许建华，张学工，译. 北京：电子工业出版社，2004.[2] 杨明，尹军梅，吉根林. 不平衡数据分类方法综述[J]. 南京师范大学学报（工程技术版），2008, 4(8): 7-12.[3] 李秋洁，茅耀斌，王执铨. 基于Boosting的不平衡数据分类算法研究[J]. 计算机科学，2011, 38(12): 224-228.[4] 王超学，张涛，马春森. 基于聚类权重分阶段的SVM解不平衡数据集分类[J]. 计算机工程与应用，2014, 25(4): 1-6.[5] ESTABROOKS A, JO T. A multiple re-sampling method for learning from imbalanced data sets [J]. Computational Intelligence, 2004, 20(11): 18-36.[6] AKBAR I R, KWEK S, JAPKOW I. Applying support vector machines to imbalanced datasets [C]//Proc of the 15th European Conference on Machines Learning. Berlin Heidelberg: Springer, 2004: 39-50.[7] CHAWLA N, BOWYER K, HALL L, et al. SMOTE: Synthetic minority over-sampling technique [J]. Journal of Artificial Intelligence Research, 2002, 16: 321-357.[8] 陶新民，郝思媛，张冬雪，等. 基于样本特性欠取样的不均衡支持向量机[J]. 控制与决策，2013, 28(7): 978-984.[9] 邓乃扬，田英杰. 支持向量机——理论、算法与拓展[M]. 北京：科学出版社，2009.[10] WANG Quan, CHEN Weijie. A combined SMOTE and cost-sensitive twin support vector for imbalanced classification [J]. Journal of computational information systems, 2014, 12(10): 5245-5253.[责任编辑：熊玉涛]。
不平衡数据分类方法综述
不平衡数据分类方法综述随着大数据时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，其中不平衡数据成为了一个普遍存在的问题。
不平衡数据指的是在分类问题中，不同类别的样本数量差别很大，例如欺诈检测、疾病诊断、文本分类等领域。
不平衡数据分类问题的存在会导致分类器的性能下降，因此如何有效地处理不平衡数据分类问题成为了研究的热点之一。
本文将综述当前常用的不平衡数据分类方法，包括基于采样的方法、基于代价敏感的方法、基于集成的方法、基于生成模型的方法和基于深度学习的方法。
一、基于采样的方法基于采样的方法是指通过对训练集进行采样来平衡不同类别的样本数量。
其中包括欠采样和过采样两种方法。
1. 欠采样欠采样是指随机删除多数类的样本，使得多数类和少数类样本数量接近。
常用的欠采样方法包括随机欠采样、聚类欠采样和Tomek链接欠采样。
随机欠采样是指从多数类中随机删除一些样本，使得多数类和少数类样本数量相等。
聚类欠采样是指将多数类样本聚类成若干个簇，然后从每个簇中随机删除一些样本。
Tomek链接欠采样是指删除多数类和少数类之间的Tomek链接样本，Tomek链接样本是指在样本空间中距离最近的一个多数类样本和一个少数类样本。
欠采样方法的优点是可以减少训练时间和存储空间，但是也有一些缺点。
首先，欠采样会导致信息丢失，可能会削弱多数类样本的代表性。
其次，欠采样可能会引入噪声，因为删除样本是随机的。
2. 过采样过采样是指对少数类样本进行复制或合成，使得多数类和少数类样本数量接近。
常用的过采样方法包括随机过采样、SMOTE和ADASYN。
随机过采样是指随机复制少数类样本，使得多数类和少数类样本数量相等。
SMOTE是指对每个少数类样本找到若干个最近邻样本，然后随机合成新的少数类样本。
ADASYN是指对每个少数类样本计算其与多数类样本的密度比，然后根据密度比生成新的少数类样本。
过采样方法的优点是可以保留所有的少数类样本和信息，但是也有一些缺点。
首先，过采样可能会引入冗余样本，因为合成样本是基于原始样本的。
非平衡数据集的分类
ｕ２ ｒ
５２
Ｏ． Ｏ１ ０
２２ ８
Ｏ． ３ Ｏ７
１ １ 非平 衡 数 据 集 的处 理 ．
对 于 非 平 衡 数 据 集 的 处 理 ， 们 想 到 的 最 为 简 我
ｒｌ ２
１ ２６ ｌ
Ｏ． ３ ０２
１ １ ９ ６ ８
５． ５ ２Ｏ
单 ， 最为 直 观的解 决 办 法是 改 变 所 研 究 的数 据 集 也 的类 分布 状况 ， 非 平 衡 的数 据 集 能够 处 理 为 一 般 把 的数 据集 ， 常采用 的方法 就是 有 两种 ， 通 一种 是 向上 抽样 ＿ （ ｅ—ａ ｌ ｇ ， 外 一 种 方 法 是 向 下 抽 １ Ｏｖｒｓ ｍｐｉ ） 另 ］ ｎ 样＿ （ ｄ ｒｓｍｐｉｇ 。向上 抽样 就 是 采用 复 制 少 ２ Ｕｎ ｅ—ａ ｌ ） ］ ｎ 数类 目标 的办 法来 达 到数 据 集 平 衡 化 的状 态 ， 向 而
一
步 的改进 。
关 键 词 ： 平 衡 数 据 集 ； ｍ ｏ ｅ算 法 ； ｅ ａ软 件 ； 类 算 法 非 Ｓ ｔ Ｗ ｋ 分 中图分 类号 ： ３ １６ ＴＰ ０ ． 文献标 识 码 ： Ａ
随着 计算 机 网 络 的 发展 和普 及 ， 络 上 的数 据 网
量 越 来 越 繁 重 。 因 此 网络 上 的 数 据 安 全 也 就 成 为 了
这就 涉及 到 了非 平 衡 数 据 集 的 问 题 。顾 名 思 义 ， 非
平衡 数据 集就 是指 所 研究 的数 据集 里 的种 类差 别很 大， 例如 在 网站 的 日志记 录里 ， 非法 的登 录 日志 和合 法 的登 录 日志相 比， 别是 非 常大 的 ， 差 而我 们所研 究 的却 是 占很少 比例 的 非 法登 录 日志 ， 确保 计 算 机 来 网络 坏境 的安 全 。
特征抽取中的过采样与欠采样技术解决类别不平衡
特征抽取中的过采样与欠采样技术解决类别不平衡在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会面临一个问题，那就是类别不平衡。
类别不平衡指的是训练数据中不同类别的样本数量存在明显的差异。
这种情况下，机器学习算法会倾向于将样本分类为数量较多的类别，而对数量较少的类别则表现较差。
为了解决这个问题，特征抽取中的过采样与欠采样技术被广泛应用。
过采样技术是指通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。
最简单的过采样方法是复制少数类样本，使其数量与多数类样本相当。
然而，这种简单的复制方法可能会导致过拟合问题，因为复制的样本没有提供额外的信息。
为了解决这个问题，一些更复杂的过采样算法被提出。
一种常用的过采样算法是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）。
SMOTE算法通过在少数类样本之间插值生成新的样本来增加数据集的数量。
具体来说，对于一个少数类样本，SMOTE算法会随机选择一个最近邻的样本，并在两个样本之间进行插值。
通过这种方式，SMOTE算法可以生成具有多样性的合成样本，从而提高模型的泛化能力。
然而，过采样技术也存在一些问题。
首先，过采样会导致训练数据集的规模扩大，从而增加了计算的复杂性。
其次，过采样可能会引入噪声，因为合成的样本可能不准确地表示真实的数据分布。
为了解决这些问题，欠采样技术被提出。
欠采样技术是指通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。
最简单的欠采样方法是随机删除多数类样本，使其数量与少数类样本相当。
然而，这种简单的删除方法可能会丢失一些重要的信息。
为了解决这个问题，一些更复杂的欠采样算法被提出。
一种常用的欠采样算法是Tomek Links。
Tomek Links算法通过计算不同类别样本之间的最近邻关系来删除多数类样本。
具体来说，对于一个多数类样本，如果它的最近邻样本是一个少数类样本，并且这两个样本之间的距离小于其他样本对之间的距离，那么这个多数类样本就会被删除。
一种基于不平衡数据的聚类抽样方法
一种基于不平衡数据的聚类抽样方法
朱亚奇;邓维斌
【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2015(51)2
【摘要】许多研究表明传统分类器在对海量不平衡数据分类时偏向多数类规则,因此,会导致少数类实例被错误判断为多数类.针对上述问题,提出了一种基于分解求解的学习分类算法.算法先对样本数据进行聚类,在聚类的基础上多次根据权值对数据集进行欠抽样,产生平衡的数据集,对每个平衡数据集进行验证同时提高误判样本的权值.综合考虑每个基分类器的错误率作为分类器的权值,选择分类效果较好的基分类器进行加权集成.实验表明算法有较高的少数类正确率以及少数类F度量,同时可以大幅减少训练集数量.
【总页数】9页(P421-429)
【关键词】机器学习;不平衡数据;集成学习;欠抽样
【作者】朱亚奇;邓维斌
【作者单位】重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室;西南交通大学信息科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于Pitman-Yor过程模型的不平衡文本数据集聚类算法 [J], 钟文良;黄瑞章
2.基于一趟聚类的不平衡数据下抽样算法 [J], 蒋盛益;苗邦;余雯
3.一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法 [J], 肖连杰;郜梦蕊;苏新宁
4.一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法 [J], 肖连杰;郜梦蕊;苏新宁;;;;
5.一种基于聚类融合欠抽样的不平衡数据分类方法 [J], 张枭山;罗强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于K近邻的过抽样算法在不平衡的医学资料中的应用
负类 ， 且边界 不 清 。因 此普 通 的分 类 器 算法 对 非 平 衡
数据集 进行 分类 的性 能 不 尽 人 意 ， 数 类样 本 通 常 比 少
普通样 本难 以识 别 ， 且大 多数 模 式识 别算 法 对 于 处 而
理少数 类样 本有 很大 困难 。经过 训 练 的分 类器 在致 力 于将 多数类 样本 尽量 分类 准确 时 ， 向于 忽视 少数类 ， 倾 然而 忽视少 数类 样本 所带 来 的损失 可能 比上一 种情 况
首 先 利 用 Ｋ 近
邻 法 删 除 在 分 类 中容 易 与少 数 类 混 淆 的多 数 类 样 本 ； 对 新 生 成 的 训 练 集 利 用 Ｓ Ｔ 再 ＭＯ Ｅ算 法 进 行 少 数 类 样 本 的 扩 充 ， 以 有效 提 高 少 数 类 的分 类 性 能 。结 果 利 用 社 区人 群 的慢 性 阻 塞 性 肺 疾 病 资料 验 证 ， 于 Ｋ 近 邻 的 过 抽 样 算 法 的分 类 性 能 基 比合 成 少 数 类 过 抽 样 算 法及 欠抽 样方 法要 强 。结 论 当 医学 资 料 出 现 不 平 衡 特 征 时 ， 统 分 类 器 的 分 类 效 果 不 佳 ， 于 传 基 Ｋ近 邻 的过 抽 样 算 法 能 够 获 得 良好 的分 类 性 能 ， 医 学 模 式识 别 领 域 中 有 较 好 的 应 用 前 景 。 在 【 关键词】 Ｋ近邻 过抽样 不平衡 医学资料 模式识别
题。
原理与 方法 １ 解决 不平 衡 数据 集分 类 问题 的常 用 途 径 和 评 ． 价 准则 为 了提 高 少数 类 的 分 类性 能 ， 不均 衡 数 据 集 的分 类 问题 一般 可分 为分类 器 的改进 与数 据集 的改进 两种
支持向量机中类别不平衡问题的处理方法
支持向量机中类别不平衡问题的处理方法支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。
然而，在实际应用中，我们常常会遇到类别不平衡的问题，即不同类别的样本数量差异较大。
这种情况下，传统的SVM算法可能会出现偏向数量较多类别的情况，导致对数量较少类别的预测效果不佳。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些处理方法，本文将介绍其中的几种方法。
一、过采样方法过采样方法是指通过增加数量较少类别的样本数量来实现类别平衡。
常见的过采样方法有随机过采样（Random Over-sampling）和SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
随机过采样是指随机复制数量较少类别的样本，使得两个类别的样本数量相等。
这种方法简单直接，但容易导致过拟合的问题。
SMOTE方法则是在随机过采样的基础上，通过对数量较少类别的样本进行插值生成新的样本。
这种方法可以一定程度上缓解过拟合的问题，但可能会引入一些噪声样本。
二、欠采样方法欠采样方法是指通过减少数量较多类别的样本数量来实现类别平衡。
常见的欠采样方法有随机欠采样（Random Under-sampling）和近邻欠采样（NearMiss）等。
随机欠采样是指随机删除数量较多类别的样本，使得两个类别的样本数量相等。
这种方法简单易行，但可能会丢失一些重要信息。
近邻欠采样则是通过选择与数量较少类别样本距离较近的数量较多类别样本进行删除，以保留更具代表性的样本。
这种方法可以一定程度上减少信息丢失的问题，但可能会引入一些冗余样本。
三、代价敏感学习代价敏感学习是指通过赋予不同类别的样本不同的权重来实现类别平衡。
常见的代价敏感学习方法有修改损失函数和使用样本权重等。
修改损失函数是指对原始的SVM损失函数进行修改，使得数量较少类别的样本具有更大的损失权重。
这种方法可以直接在模型训练过程中考虑到类别不平衡的问题，但需要对损失函数进行重新定义和求解。
不平衡数据分类算法
不平衡数据分类算法随着机器学习和数据挖掘的发展，分类算法在实际应用中得到了广泛的应用。
然而，在实际问题中，我们常常面临的是不平衡数据的分类问题。
不平衡数据是指在样本中各个类别的样本数量差异较大的情况。
在这种情况下，传统的分类算法往往会出现偏向于多数类的问题，导致少数类的分类效果较差。
因此，针对不平衡数据的分类算法成为了研究的热点之一。
为了解决不平衡数据的分类问题，研究者们提出了许多有效的算法。
下面将介绍几种常见的不平衡数据分类算法。
1. 过采样算法过采样算法是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。
其中，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样算法。
它通过在少数类样本之间插值生成新的样本，从而改变数据集的类别分布，使得少数类样本与多数类样本之间的差距减小。
通过过采样算法，可以提高少数类的分类效果，但也可能导致过拟合问题。
2. 欠采样算法欠采样算法是通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。
其中，RandomUnderSampler是一种常用的欠采样算法。
它通过随机删除多数类样本，从而改变数据集的类别分布，使得多数类样本与少数类样本之间的差距减小。
欠采样算法可以有效地减少多数类的影响，但也可能导致信息丢失和欠拟合问题。
3. 集成算法集成算法是通过组合多个基分类器的预测结果来进行分类的算法。
其中，Bagging和Boosting是常见的集成算法。
Bagging算法通过自助采样和投票机制来平衡数据集，减少多数类的影响。
Boosting算法则通过迭代训练和加权投票机制来平衡数据集，提高少数类的分类效果。
集成算法可以有效地提高分类性能，但也可能导致模型复杂度的增加。
4. 样本权重调整算法样本权重调整算法是通过调整样本权重来平衡数据集。
其中，AdaBoost和XGBoost是常见的样本权重调整算法。
AdaBoost算法通过迭代训练和调整样本权重来提高少数类的分类效果。
不平衡数据集处理方法
不平衡数据集处理方法不平衡数据集是指数据集中不同类别的样本数量差异很大的情况。
这种情况在实际问题中很常见，例如金融欺诈检测、疾病诊断等。
不平衡数据集的存在会对机器学习算法的性能造成不利影响，因为算法倾向于预测样本数量多的类别，而对数量少的类别预测效果较差。
因此，为了解决不平衡数据集问题，需要采取相应的处理方法。
下面介绍几种不平衡数据集处理方法。
1.重采样方法：- 过采样（Over-sampling）：对样本数量少的类别进行复制或合成新样本，使其数量与样本数量多的类别相当。
通过增加样本数量来平衡数据集，但可能会导致模型过拟合。
- 欠采样（Under-sampling）：删除样本数量多的类别的一部分样本，使其数量与样本数量少的类别相当。
可以减少数据集的规模，但可能会丢失有用信息。
2. 异常检测和清除异常样本：在不平衡数据集中，样本数量少的类别可能存在异常样本，可以使用异常检测算法如One-Class SVM、Isolation Forest等检测并剔除异常样本。
3.类别权重调整方法：在训练模型时，可以为不同类别赋予不同的权重，例如将样本数量少的类别赋予较高的权重，使得模型更关注样本数量少的类别，从而提高分类性能。
这种方法适用于一些基于概率的分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯等。
4.生成新特征：通过对原始特征进行变换、组合或提取，生成新的特征，以提供更多的信息来区分不同类别。
可以采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等降维方法或通过领域知识添加相关特征等。
5. 集成学习方法：通过结合多个不同模型的预测结果来进行分类，以提高整体分类性能。
常见的集成学习方法包括Bagging、Boosting、随机森林（Random Forest）等。
6.生成合成样本：使用生成对抗网络（GAN）等方法生成合成样本，以增加样本数量少的类别的训练样本数量。
除了上述方法，还有其他一些基于特定问题的处理方法，具体选择方法应根据具体问题和算法的特点来确定。
迁移学习中的数据不平衡处理方法(四)
迁移学习中的数据不平衡处理方法迁移学习是指将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域的过程。
在实际应用中，迁移学习通常包括两个领域：源领域和目标领域。
源领域是指已经有标注的数据集，而目标领域是指需要预测的数据集。
在迁移学习中，数据不平衡是一个常见的问题，即不同类别的样本数量差异很大。
如何处理数据不平衡成为了迁移学习的一个重要挑战。
一种常见的处理数据不平衡的方法是过采样和欠采样。
过采样是指增加少数类别的样本数量，而欠采样是指减少多数类别的样本数量。
然而，在迁移学习中，过采样和欠采样可能会导致源领域和目标领域的数据分布发生改变，从而影响模型的泛化能力。
另一种处理数据不平衡的方法是使用集成学习。
集成学习是指将多个模型的预测结果进行组合，以提高整体的预测性能。
在迁移学习中，可以使用集成学习来整合源领域和目标领域的数据，以改善模型的性能。
例如，可以使用Bagging、Boosting等集成学习方法来提高模型的泛化能力。
除了过采样、欠采样和集成学习，还有一些其他的方法可以处理数据不平衡。
例如，可以使用核函数来对数据进行非线性映射，以使得不同类别的样本更加容易分离。
另外，可以使用生成对抗网络（GAN）来生成新的样本，以增加少数类别的样本数量。
此外，还可以使用迁移学习中的一些特定方法，如领域自适应、多任务学习等来处理数据不平衡。
总之，在迁移学习中，处理数据不平衡是一个重要的问题。
过采样、欠采样、集成学习以及其他一些方法都可以用来处理数据不平衡。
然而，在实际应用中，需要根据具体的情况选择适合的方法，并结合领域知识来进行处理。
希望未来能够有更多的研究来解决迁移学习中的数据不平衡问题，从而提高模型的性能和泛化能力。
oversample方法
oversample方法摘要：1.引言2.Oversample方法的定义和作用3.Oversample方法的分类及其应用4.各类Oversample方法的具体实现与优缺点5.实例分析6.Oversample方法在机器学习中的结合使用7.总结与展望正文：**1.引言**在当今的机器学习中，分类模型面临着诸多挑战，其中之一就是数据不平衡问题。
为了解决这一问题，Oversample方法应运而生。
本文将详细介绍Oversample方法，包括其定义、作用、分类及在机器学习中的应用，希望通过本文，读者能对Oversample方法有更深入的理解。
**2.Oversample方法的定义和作用**Oversample，顾名思义，就是过度采样。
它是为了解决数据不平衡问题而采用的一种方法。
其基本思想是在训练集中，对于少数类样本进行多次重复抽取，从而使得少数类样本的数量与多数类样本的数量相等或接近。
这样，在训练过程中，模型能更好地学习到少数类的特征，提高分类性能。
**3.Oversample方法的分类及其应用**Oversample方法主要分为以下几类：1.基于重采样的方法：如随机过采样、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
2.基于合成样本的方法：如Synthetic Minority Over-sampling Technique（SMOTE）、Synthetic Majority Over-sampling Technique （SMOTE2）、Kernel SMOTE等。
3.基于迁移学习的方法：如Majority Vote、Bagging、Boosting等。
4.基于深度学习的方法：如CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。
这些方法各有特点，适用于不同场景的数据不平衡问题。
**4.各类Oversample方法的具体实现与优缺点**1.基于重采样的方法：- 优点：简单易实现，计算代价较小。
如何解决类别不平衡问题
如何解决类别不平衡问题解决类别不平衡问题的方法在机器学习领域中，类别不平衡是指训练数据中某些类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量。
当面对类别不平衡问题时，模型可能会出现偏差，无法准确预测少数类别。
为了解决这一问题，我们可以采用以下策略。
1. 重采样技术：一种常见的解决类别不平衡问题的方法是通过重采样来调整训练数据中各类别的样本比例。
具体而言，我们可以使用过采样或欠采样技术来使得不同类别的数量更加平衡。
- 过采样：过采样是通过增加少数类别的样本数量来使其达到平衡。
常见的过采样方法包括随机复制样本、合成新样本等。
然而，过多的过采样可能会导致模型对少数类别样本过拟合，因此，应该谨慎使用过采样技术。
- 欠采样：欠采样是通过减少多数类别的样本数量来使其达到平衡。
欠采样可能会丢失一部分信息，因此需要谨慎选择删除的样本。
一种常见的欠采样方法是随机删除多数类别样本。
- 合成样本：除了过采样和欠采样，我们还可以利用合成新样本的方法来解决类别不平衡问题。
合成样本方法通常基于特征空间中样本的插值或外推，如SMOTE算法。
通过生成新样本，我们可以增加少数类别样本的数量。
2. 样本权重调整：另一种常见的解决类别不平衡问题的方法是调整样本权重。
通过为少数类别样本分配较高的权重，我们可以使模型更加关注这些少数类别的样本。
- 欠表示问题：一种改善类别不平衡问题的方法是减少多数类别的权重。
通过降低多数类别样本的权重，我们可以平衡其对模型预测结果的影响。
- 过表示问题：相反，我们也可以增加少数类别的权重，以确保模型更关注这些少数类别样本。
通过提高少数类别样本的权重，我们可以有效地解决过表示问题。
3. 阈值调整：在模型预测的过程中，我们可以通过调整预测结果的阈值来解决类别不平衡问题。
通常情况下，模型的预测结果是基于一个阈值来进行分类决策的。
当类别不平衡问题存在时，调整阈值有助于平衡模型的预测结果。
- 提高阈值：为了解决多数类别样本过度预测的问题，我们可以提高阈值，并将预测结果更加倾向于少数类别。
不均衡数据分类算法的综述_陶新民
第25卷第1期重庆邮电大学学报（自然科学版）Vol．25No．12013年2月Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications （Natural Science Edition ）Feb．2013DOI ：10．3979/j．issn．1673-825X．2013．01．017不均衡数据分类算法的综述收稿日期：2012-06-07修订日期：2012-10-26基金项目：国家自然科学基金(61074076);中国博士后科学基金(20090450119);中国博士点新教师基金(20092304120017)Foundation Items :The Natural Science Foundation of China (61074076);The China Postdoctoral Science Foundation (20090405119);The China Doctoral New Teachers Foundation (2009230412007)陶新民，郝思媛，张冬雪，徐鹏（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001）摘要：传统的分类方法都是建立在类分布大致平衡这一假设基础上的，然而实际情况中，数据往往都是不均衡的。
因此，传统分类器分类性能通常比较有限。
从数据层面和算法层面对国内外分类算法做了详细而系统的概述。
并通过仿真实验，比较了多种不平衡分类算法在6个不同数据集上的分类性能，发现改进的分类算法在整体性能上得到不同程度的提高，最后列出了不均衡数据分类发展还需解决的一些问题。
关键词：不均衡数据;改进算法;分类性能中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1673-825X (2013)01-0101-10Overview of classification algorithms for unbalanced dataTAO Xinmin ，HAO Siyuan ，ZHANG Dongxue ，XU Peng（College of Information and Communication Engineering ，Harbin Engineering University ，Harbin 150001，P．R．China ）Abstract ：Traditional classification methods are based on the assumption that the training sets are well-balanced ，however ，in real case the data is usually unbalanced ，and the classification performance of the traditional classification is always re-stricted．A detailed overview of domestic and foreign classification algorithms from the data level and algorithm level is pro-vided in this paper．And through simulation experiments to compare the classification performance of a variety of unbal-anced classification algorithm on six different data sets ，it is found that the improved classification algorithm has varying de-grees of improvement for overall performance．The paper concludes with a list of problems which need solving for the devel-opment of unbalanced data classification．Key words ：unbalanced data ；improved approaches ；classification performance0引言分类问题是数据挖掘领域中重要的研究内容之一。
不平衡数据集的处理
不平衡数据集的处理所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。
以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。
不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面：1.从数据上看，主要的方法是采样，分为欠采样和过采样，以及一些相应的改进方法。
2、从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning)，代表的算法有adacost；另外可以将不平衡数据集的问题考虑为一分类（One Class Learning）或者异常检测（Novelty Detection）问题，代表的算法有One-class SVM。
本文主要介绍从数据角度出发的不平衡数据集的处理方法以及对应的python库（imblearn）。
二、从数据角度出发的不平衡数据集的处理方法2-1、随机采样2-1-1、朴素随机过采样（上采样）针对不平衡数据, 最简单的一种方法就是生成少数类的样本, 这其中最基本的一种方法就是：从少数类的样本中进行随机采样来增加新的样本，对应Python库中函数为RandomOverSampler：from imblearn.over_samplingimport RandomOverSamplerros = RandomOverSampler(random_state=0)X_resampled, y_resampled = ros.fit_sample(X, y)2-1-2、朴素随机欠采样（下采样）与过采样相反，欠采样是从多数样本中随机选取少量样本，然后将原来的少数样本合并为新的训练数据集。
有两种类型的随机欠采样，即放回采样和不放回采样。
在对大多数类别的样本进行采样后，不会对无放回欠采样进行重新采样，但有放回采样是可能的。