synthetic minority over-sampling technique举例 -回复

synthetic minority over-sampling technique举
例-回复
什么是”synthetic minority oversampling technique“（SMOTE）？
Synthetic minority oversampling technique，简称SMOTE，是一种针对数据偏斜（imbalanced data）问题的数据增强算法。

数据偏斜问题即在训练集中，某些类别的样本数远远少于其他类别的样本数，导致模型难以学习到少数类别的特征，从而影响模型在新数据上的泛化能力。

在许多实际应用场景中，类别不平衡的问题十分常见，例如诈骗检测、医学诊断等。

在这些应用中，要预测的少数类别通常更重要，因为这些事件往往是不寻常的，但结果可能会导致财务损失或人员伤亡等后果。

因此，在这些场景中识别出这些少数类别是至关重要的。

为解决数据不平衡问题，SMOTE算法被提出，它能够生成人工合成的少数类别样本并加入到训练集中，提高算法对少数类别的识别能力。

SMOTE的原理是什么？
SMOTE算法是通过对原始少数类别样本进行合成来增加数据量和多样性。

该算法将少数类别样本复制并随机选取少量近邻样本，然后通过线性插值计算新的样本。

如下图所示，假设A是一条少数类别样本，B, C和D是其三个近邻，则通过对AB, AC和AD进行插值，得到三个新的合成样本E, F和G。

通过这种方式，生成的新样本具有原始少数类别样本的模式，同时增加了训练集中的样本数量和多样性。

A
/ \
B C
\
D
通过SMOTE算法，可以在不引入新的错误和偏差的情况下，生成多样的新样本以弥补原始数据不平衡问题。

SMOTE存在什么限制？
尽管SMOTE增加了数据的多样性，但这种数据合成并不是无条件的，它的应用还存在一些限制。

SMOTE合成新样本是基于原始数据的近邻样本，因此原始数据的分布会影响SMOTE合成的新样本的多样性和质量。

如果原始数据的近邻样本过于局限，多数情况下SMOTE只能生成与原始样本非常相似的新样本。

此外，在某些情况下，SMOTE可能会和原始数据的标准化或预处理方式产生冲突。

当数据标准化后，变量的比例会被改变；在这种情况下，SMOTE 生成的样本可能不再是原来的分布的局部部分。

同样，对数据进行PCA
或特征选择等预处理时，也可能会影响SMOTE算法的效果。

那么如何避免SMOTE算法的这些限制？
针对SMOTE存在的问题，有一些改进的方法已被提出，例如Borderline-SMOTE、Safe-Level-SMOTE和ADASYN算法等。

Borderline-SMOTE算法基于样本的边界，它将边界样本定义为介于多数类别与少数类别之间的样本，从而保留了多数类别和少数类别之间的边界。

这个算法，将依然基于SMOTE算法对边界样本进行随机合成来生成新的合成样本。

Safe-Level-SMOTE算法基于可接受的风险级别，这个增强算法根据每个类别的风险阈值来生成新的样本。

风险阈值越高，则需要更多的合成数据。

使用Safe-Level-SMOTE的实例类别的最终数量是给定的风险级别下所
需的实例数。

ADASYN算法，可以视为从Safe-Level-SMOTE算法进化来的算法，
ADASYN将近邻的重量用来生成不同数量的样本。

它将根据缺失的部分自适应地生成大量的合成样本。

这种方法采用不同的权重和合成比率，从而在一定程度上解决了数据不平衡和可扩展性方面的问题。

总之，对于数据不平衡问题，SMOTE算法是一种强大而又广泛使用的方法。

为增强其功效，我们可以考虑以上改进算法中的一种或多种。

使用适当的增强算法，可以提高建模的稳定性、准确性和鲁棒性。