ｓｍｏｔｅｅｎｎ流程图

SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 是一种常用的机器学习数据增强方法，用于处理类别不平衡的数据集。它通过生成新的合成样本来增加少数类（如正例）的数量，以改善模型对这类样本的学习能力。SMOTE流程图通常包含以下几个步骤：

1. **识别少数类样本**：首先，算法会从原始数据集中找出属于少数类的样本。

2. **邻域选择**：对于每个少数类样本，它会选择k个最接近它的邻居（通常是基于特征相似度计算的）。

3. **合成新样本**：然后，从选定的邻居中随机选择一个，并沿着它们之间的连线方向按照一定的比例（通常是1:k）创建一个新的合成点。

4. **替换或添加到训练集**：这个新的合成样本会被添加到训练集中，替换掉原有的少数类样本，或作为额外样本加入，以提高少数类的代表性。

5. **迭代过程**：如果有更多需要平衡的少数类，这个过程会在整个少数类样本上重复。

相关问题

smoteenn算法

SMOTEENN算法是一种结合了SMOTE和ENN两种算法的过采样方法，旨在解决类别不平衡问题。SMOTE算法通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本，ENN算法通过删除多数类样本和噪声样本来减少样本数量。SMOTEENN算法首先使用ENN算法来清除数据集中的噪声和重叠样本，然后使用SMOTE算法来生成新的合成样本。这种方法可以同时解决类别不平衡和重叠问题。

以下是使用SMOTEENN算法进行过采样的示例代码：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个二分类不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                           weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
                           n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
                           n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
                           random_state=10)

# 使用SMOTEENN算法进行过采样
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的样本数量
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))

SMOTEENN原理

SMOTEENN是一种结合了SMOTE和ENN(Edited Nearest Neighbours)两种算法的混合采样方法。SMOTE算法是一种上采样算法，通过对少数类样本进行插值生成新的样本，从而达到平衡样本的目的。ENN算法则是一种下采样算法，通过删除多数类样本中与少数类样本距离较近的样本，从而达到平衡样本的目的。SMOTEENN算法首先使用SMOTE算法对少数类样本进行插值生成新的样本，然后使用ENN算法删除多数类样本中与少数类样本距离较近的样本，最终得到平衡的样本集。

SMOTEENN算法的优点在于能够同时处理少数类样本和多数类样本，从而达到更好的平衡效果。但是需要注意的是，SMOTEENN算法的计算复杂度较高，对于大规模数据集可能会出现性能问题。