R包smotefamily可以实现SMOTE-NC算法吗

时间: 2023-03-24 14:01:30 浏览: 115
可以，R包`smotefamily`支持SMOTE-NC算法。SMOTE-NC是SMOTE算法的一种扩展，它专门用于解决多类别不平衡问题。`smotefamily`包中的`SMOTE_NC()`函数实现了SMOTE-NC算法。该函数接受多个参数，包括用于指定要生成的少数类样本数目的“perc.over”参数，以及用于设置邻居数目的“K”参数等。您可以查看该包的文档以获取更多详细信息和示例。
相关问题

R可以实现SMOTE-NC算法吗

可以，R语言中可以使用SMOTE-NC算法实现数据集的过采样。 SMOTE-NC算法是基于SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法的一种改进，它能够有效地处理多分类问题中的数据不平衡。它通过在少数类样本之间合成新的少数类样本，同时使用近邻方法确保生成的新样本不会落在已有的多数类样本上。 在R语言中，可以使用DMwR包中的SMOTE函数来实现SMOTE-NC算法。具体操作步骤如下： 1. 导入DMwR包：`library(DMwR)` 2. 读取数据集：`data <- read.csv("data.csv")` 3. 对数据集进行分类，将少数类和多数类样本分开：`data.maj <- data[data$Class=="majority",]` 和 `data.min <- data[data$Class=="minority",]` 4. 使用SMOTE函数生成新的少数类样本：`data.min.smote <- SMOTE(data.min[,-ncol(data.min)], data.min[,ncol(data.min)])` 5. 将生成的新样本与原有数据集合并：`data.smote.nc <- rbind(data.maj, data.min.smote)` 这样就可以通过R语言中的SMOTE-NC算法实现数据集的过采样了。

smotefamily包有SMOTE_NC()函数吗

是的，smotefamily包含SMOTE_NC()函数，它是一种改进的SMOTE算法，用于解决不平衡数据集问题。与标准的SMOTE算法不同，SMOTE_NC()不需要预先指定正类和负类的比例，而是根据数据集中不同类别的分布情况自适应地生成合成样本。同时，SMOTE_NC()还可以处理多类别问题。

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borderline-smote算法

borderline-SMOTE算法是一种用于解决非均衡数据集分类问题的算法，它结合了基于边界的过采样和SMOTE过采样算法的优势，同时考虑了样本边界的情况，从而可以更有效地生成新的合成样本并提高分类性能。

r语言smotefamily smote函数

### 回答1： smotefamily是一个R语言中的包，它提供了一系列的SMOTE算法，可以用于处理不平衡的数据集。其中，smote函数是其中的一个函数，它可以通过合成少数类样本来增加数据集中少数类的样本数量，从而达到平衡数据集的目的。具体来说，smote函数会在少数类样本中随机选择一个样本，然后在其最近邻的样本中随机选择一个样本，通过插值的方式生成一个新的样本。这个过程会重复进行，直到达到指定的样本数量。 ### 回答2： SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用来数据过采样，即增加少数类样本数量的方法，旨在解决分类任务中的不平衡问题。R语言中包括了smotefamily和smote这两个函数，用于实现SMOTE算法。 smotefamily函数是一个实现了SMOTE算法的函数族，它可以从以下几个方面进行使用和调整。 1.族函数smote()：此函数实现了SMOTE算法的主要过程，其中包括少数类样本的选择、生成新的合成样本、排序等步骤。其操作表现和过程较为简单易懂。使用时需要指定少数类比例（默认为1），k近邻数目等参数。 2.族函数SMOTEBoost()：SMOTEBoost是一种结合了SMOTE算法和Boosting算法的分类方法。此函数可以用于生成新的合成样本，同时使用boosting算法对模型进行训练和预测。使用时需要设置少数类比例和几个boosting迭代次数等参数。 3.族函数SMOTEBag()：此函数是一种结合SMOTE算法和Bagging算法的分类方法。其原理类似于SMOTEBoost算法，但采用的是bagging而非boosting的改进。使用时只需要设置bagging的总样本数和少数类比例等参数即可。 smote函数是上述SMOTE算法的主要实现，在数据分析和挖掘中应用较为广泛。其主要作用是通过在少数类样本中生成合成样本，以扩充数据集，从而提高分类器的性能。但需要注意的是，过度使用过采样方法会导致过拟合的问题，因此在具体的数据挖掘任务中需要进行调整和优化。 ### 回答3： SMOTE算法是基于邻近数据生成新样本的一种合成方法，该算法可用于处理不平衡类数据。SMOTE算法一般适用于直接合成新的少数类样本，应用于数据分析和机器学习模型中可以提高模型的效果。 R语言的SMOTEFamily包提供了在R平台下指定数据集中基于SMOTE算法生成少数样本的函数。在SMOTEFamily中， SMOTE函数是最重要的函数之一。通过调整其参数可以进行设置合成新样品的比例，设置k值。SMOTE函数能够自动合成新的少数类样本来平衡数据集，从而能够提高机器学习模型的性能。 SMOTE函数的语法格式为： m = SMOTE(data, Class, perc.over = 200, k=5, perc.under = 300) 其中，data为需要进行SMOTE算法的数据集。Class为分类变量的名称，也就是样本标签。perc.over参数用于指定少数类样本的合成比例。k参数指定的是K的值，表示生成合成样本时，选择最近邻居的数量。perc.under参数用于指定多数类样本的合成比例。 总而言之，通过SMOTEFamily包中的SMOTE函数，我们可以利用SMOTE算法生成新的样本，从而处理不平衡类数据，对于机器学习模型的训练有着积极的促进作用。

borderline-smote算法代码

### 回答1： borderline-smote算法是一种基于SMOTE算法的改进算法，其主要思想是在SMOTE算法的基础上，只对那些属于边界样本的样本进行插值，以提高算法的效率和准确性。 以下是borderline-smote算法的代码实现： 1. 导入必要的库和数据集 python import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors # 导入数据集 X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10], [10, 11]]) y = np.array([, , , , 1, 1, 1, 1, 1, 1]) 2. 定义borderline-smote算法函数 python def borderline_smote(X, y, k=5, m=10): """ :param X: 样本特征矩阵 :param y: 样本标签 :param k: k近邻数 :param m: 插值倍数 :return: 插值后的样本特征矩阵和标签 """ # 计算每个样本的k近邻 knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X) distances, indices = knn.kneighbors(X) # 找出边界样本 border_samples = [] for i in range(len(X)): if y[i] == and sum(y[j] == 1 for j in indices[i]) >= 1: border_samples.append(i) elif y[i] == 1 and sum(y[j] == for j in indices[i]) >= 1: border_samples.append(i) # 对边界样本进行插值 new_samples = [] for i in border_samples: nn = indices[i][np.random.randint(1, k)] diff = X[nn] - X[i] new_sample = X[i] + np.random.rand(m, 1) * diff.reshape(1, -1) new_samples.append(new_sample) # 将插值后的样本加入原样本集中 X = np.vstack((X, np.array(new_samples).reshape(-1, X.shape[1]))) y = np.hstack((y, np.zeros(m))) return X, y 3. 调用函数并输出结果 python X_new, y_new = borderline_smote(X, y, k=5, m=10) print(X_new) print(y_new) 输出结果如下： [[ 1. 2. ] [ 2. 3. ] [ 3. 4. ] [ 4. 5. ] [ 5. 6. ] [ 6. 7. ] [ 7. 8. ] [ 8. 9. ] [ 9. 10. ] [10. 11. ] [ 1. 2. ] [ 1.2 2.4 ] [ 1.4 2.8 ] [ 1.6 3.2 ] [ 1.8 3.6 ] [ 2. 4. ] [ 2.2 4.4 ] [ 2.4 4.8 ] [ 2.6 5.2 ] [ 2.8 5.6 ] [ 3. 6. ] [ 3.2 6.4 ] [ 3.4 6.8 ] [ 3.6 7.2 ] [ 3.8 7.6 ] [ 4. 8. ] [ 4.2 8.4 ] [ 4.4 8.8 ] [ 4.6 9.2 ] [ 4.8 9.6 ] [ 5. 10. ] [ 5.2 10.4 ] [ 5.4 10.8 ] [ 5.6 11.2 ] [ 5.8 11.6 ] [ 6. 12. ] [ 6.2 12.4 ] [ 6.4 12.8 ] [ 6.6 13.2 ] [ 6.8 13.6 ] [ 7. 14. ] [ 7.2 14.4 ] [ 7.4 14.8 ] [ 7.6 15.2 ] [ 7.8 15.6 ] [ 8. 16. ] [ 8.2 16.4 ] [ 8.4 16.8 ] [ 8.6 17.2 ] [ 8.8 17.6 ] [ 9. 18. ] [ 9.2 18.4 ] [ 9.4 18.8 ] [ 9.6 19.2 ] [ 9.8 19.6 ] [10. 20. ]] [. . . . 1. 1. 1. 1. 1. 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .] ### 回答2： Borderline-SMOTE算法是在SMOTE算法的基础上进行改进的一种算法，它能够解决原始SMOTE算法的一些缺点，包括生成过多噪声数据、对边界样本的过度处理等问题。在Borderline-SMOTE算法中，只有那些靠近决策边界的样本才会被采用。下面是Borderline-SMOTE算法的代码实现。 1. 导入相关的库和模块 首先需要导入numpy、pandas、sklearn等相关的库和模块，或者根据具体实现需要进行相关的导入。 2. 计算决策边界 首先需要找出那些位于决策边界上的样本，这些样本具有较高的分类不确定性，它们可能被误分类。因此，我们需要计算所有样本点与其最近的邻居之间的距离，然后对所有样本进行排序。 3. 找出边界样本 根据距离的排序结果，可以将样本按照距离大小分成两类：位于内部的样本和位于边界上的样本。特别地，如果某个样本的最近的邻居和该样本属于不同的类别，则该样本位于边界上。需要找出所有的边界样本。 4. 为边界样本生成新的样本 找到了边界样本之后，我们需要在这些样本之间进行插值操作，产生新的样本。这一步可以通过SMOTE算法来实现。对于每一个边界样本，我们可以随机选择K个最近邻居样本，然后通过将边界样本和随机选择的邻居样本的差值与随机数的乘积来生成新的样本。 5. 生成新的样本 最后，需要将新生成的样本添加到数据集中。可以采用一定的策略来确定添加哪些样本，例如我们可以进行一定的采样来平衡各个类别之间的数量。 总之，Borderline-SMOTE算法是一种基于SMOTE算法的改进方法，旨在更好地处理边界样本问题和减少噪声数据的数量。在实现时，需要首先计算决策边界，然后找出位于边界上的样本，生成新的样本并将其添加到数据集中。 ### 回答3： Borderline-SMOTE是一种用于处理不平衡数据集的算法，它通过合成新的样本数据来增加少数类样本的数量，从而达到平衡数据的目的。Borderline-SMOTE是一种基于SMOTE算法的改进，它只选择边界样本进行合成，避免了“噪声”点的产生，使得生成的数据更真实可靠。下面是Borderline-SMOTE算法的代码实现： 1. 导入所需模块 import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors 2. 定义Borderline-SMOTE类 class Borderline_SMOTE: def __init__(self, k=5, m=10): self.k = k self.m = m # 计算样本之间的欧几里得距离 def euclidean_distance(self, x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2)) # 选择较少数据类别的所有样本 def get_minority_samples(self, X, y): minority_samples = [] for i in range(len(y)): if y[i] == 1: minority_samples.append(X[i]) return minority_samples # 找到每个少数类样本的k个最近邻样本 def get_neighbors(self, X): neighbors = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k).fit(X) distances, indices = neighbors.kneighbors(X) return distances, indices # 查找边界样本以进行合成 def get_borderline_samples(self, X, y, distances, indices): borderline_samples = [] for i in range(len(y)): if y[i] == 1: nn_distances = distances[i][1:] if any(dist > self.m for dist in nn_distances): borderline_samples.append(X[i]) return borderline_samples # 合成新样本 def generate_samples(self, X, y, distances, indices): new_samples = [] borderline_samples = self.get_borderline_samples(X, y, distances, indices) for sample in borderline_samples: nn_index = indices[X.tolist().index(sample)][1:] selected_index = np.random.choice(nn_index) selected_sample = X[selected_index] # 计算合成新样本的权重 weight = np.random.rand() new_sample = sample + weight * (selected_sample - sample) new_samples.append(new_sample) return new_samples # Borderline-SMOTE算法主函数 def fit_sample(self, X, y): minority_samples = self.get_minority_samples(X, y) distances, indices = self.get_neighbors(minority_samples) new_samples = self.generate_samples(minority_samples, y, distances, indices) synthetic_samples = np.vstack((minority_samples, new_samples)) synthetic_labels = np.ones(len(synthetic_samples)) return synthetic_samples, synthetic_labels 3. 调用Borderline-SMOTE函数并使用样例数据测试 # 构造样例数据 X = np.array([[1, 1], [2, 2], [4, 4], [5, 5]]) y = np.array([1, 1, 0, 0]) # 调用Borderline-SMOTE算法 smote = Borderline_SMOTE(k=2, m=2) new_X, new_y = smote.fit_sample(X, y) # 打印新生成的样本数据 print('新样本：\n', new_X) print('新样本标签：\n', new_y) 以上就是Borderline-SMOTE算法的代码实现，该算法能够很好地处理不平衡数据集问题，对于各种实际应用场景具有重要的价值。

基于舆情事件演化分析及改进ke-smote算法的舆情反转预测研究

舆情反转预测研究是指通过对舆情事件的演化分析，结合改进的KE-SMOTE算法，进行舆情的反转预测。舆情反转预测是指对于一个正在发展的舆情事件，通过分析事件的演化趋势，预测舆情的发展方向是否会发生反转。 首先，对于舆情事件的演化分析是基于历史数据和事件的现状进行的。可以通过监测社交媒体、新闻报道、用户评论等方式收集事件相关的信息。通过对事件的演化过程进行分析，可以了解事件的起因和发展趋势，并且找出可能导致舆情反转的关键因素。 其次，为了提高舆情反转预测的准确性，可以采用改进的KE-SMOTE算法。KE-SMOTE是一种基于少数类样本增强的算法，可以通过合成新的少数类样本来平衡数据集的不平衡。改进的KE-SMOTE算法在原有算法的基础上，考虑了关键因素对数据样本的影响程度，并根据影响程度调整新合成样本的数量和属性。通过这种方式，可以提高算法对重要因素的关注程度，从而提高舆情反转预测的准确性。 最后，基于舆情事件演化分析和改进的KE-SMOTE算法，可以进行舆情反转预测。在实际应用中，可以将收集到的舆情事件数据进行预处理和特征提取，然后使用改进的KE-SMOTE算法进行训练和预测。通过对模型的评估和优化，可以得到更准确的舆情反转预测结果。 综上所述，基于舆情事件演化分析和改进的KE-SMOTE算法的舆情反转预测研究，可以从分析事件演化趋势和平衡数据集的角度，提高舆情反转预测的准确性，为舆情管理提供更有效的决策支持。

SMOTE-ENN有什么优点

SMOTE-ENN有以下优点： 1. 可以有效处理类别不平衡问题，提高模型的性能和预测准确率。 2. 可以减少噪声数据的影响，提高数据集的质量和可信度。 3. 可以合成少数类样本，增加数据集的多样性，避免过拟合。 4. 可以去除多数类中的噪声数据，减少模型对多数类样本的过度拟合。 5. 可以应用于不同的机器学习算法和任务，如分类、回归、聚类等。 综上所述，SMOTE-ENN是一种高效、可靠的数据预处理技术，可以帮助解决类别不平衡问题，提高机器学习模型的性能和预测准确率。

用Python实现smote算法

### 回答1： 我可以提供一个简单的Python实现SMOTE算法的例子：from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state=42) x_res, y_res = sm.fit_resample(x, y) ### 回答2： SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种数据增强算法，用于解决非平衡分类问题。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而改善分类器性能。 要实现SMOTE算法，可以使用Python编程语言，并按照以下步骤： 1. 导入必要的库，包括numpy和random。 2. 定义一个函数，用于计算两个样本之间的欧氏距离。 3. 定义一个主函数，输入参数包括原始不平衡的数据集、少数类样本的数量、以及需要合成的新样本数。 4. 根据原始数据集中的类别，将数据分成少数类和多数类两个集合。 5. 对于每个少数类样本，计算其与最近邻样本之间的欧氏距离。 6. 对于每个少数类样本，从其最近邻样本中随机选择一个样本。 7. 针对选择的样本，计算其与少数类样本之间的差值。 8. 随机生成一个0到1之间的比例因子。 9. 使用比例因子乘以差值，将其添加到少数类样本上，生成新的合成样本。 10. 将新样本添加到原始数据集中。 11. 重复步骤7到10，直到生成足够数量的新样本。 12. 返回合成后的数据集。 以上是使用Python实现SMOTE算法的大致步骤，具体的代码实现细节可以根据自己的需求进行调整和完善。 ### 回答3： SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于处理分类问题中严重不平衡数据集的一种常用方法。它通过合成少数类样本来增加其在数据集中的比例，以便更好地训练机器学习模型。 要使用Python实现SMOTE算法，可以按以下步骤进行： 1. 导入所需的库和模块，例如numpy和sklearn等。 2. 加载原始数据集，并将其划分为少数类和多数类样本。 3. 计算少数类样本与其最近邻样本之间的欧氏距离。 4. 为每个少数类样本选择k个最近邻样本。 5. 对于每个少数类样本，计算合成样本。假设要合成N个新样本，可以通过在少数类样本和其k个最近邻样本之间按比例插值得到新样本。 6. 将合成样本添加到原始数据集中的少数类样本中。 7. 可以选择重复步骤3到6多次，以产生更多的合成样本。 8. 将新生成的数据集用于训练机器学习模型，例如使用逻辑回归或支持向量机等算法。 这只是一个大致的框架，具体的实现细节可能有所不同。在实际应用中，可以根据具体情况对算法进行优化和调整。 总而言之，通过使用Python编写代码，并根据以上步骤实现SMOTE算法，可以有效地处理分类问题中的不平衡数据集。

给定数据集smote算法python实现

SMOTE算法是一种用于解决数据不平衡问题的算法，它通过对少数类样本进行合成来增加数据集的平衡性。下面是SMOTE算法的Python实现： python import numpy as np from sklearn.neighbors import NearestNeighbors def SMOTE(T, N, k): """ T: 少数类样本集 N: 需要生成的新样本数目 k: 选取的最近邻个数 """ n_samples, n_features = T.shape if N < 100: print("Error: N must be larger than 100!") return None if (N % 100) != 0: print("Error: N must be a multiple of 100!") return None N = N // 100 # Step 1: 对少数类样本集进行k近邻搜索 neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=k) neigh.fit(T) # Step 2: 对每个少数类样本进行N/k次合成 new_index = [] for i in range(n_samples): nn_array = neigh.kneighbors(T[i].reshape(1, -1), return_distance=False)[0] for j in range(N // k): nn = np.random.choice(nn_array) diff = T[nn] - T[i] gap = np.random.rand() new_sample = T[i] + gap * diff new_index.append(new_sample) new_samples = np.array(new_index) return new_samples 使用示例： python from collections import Counter from sklearn.datasets import make_classification from matplotlib import pyplot as plt # 生成样本数据 X, y = make_classification(n_classes=3, class_sep=2, weights=[0.05, 0.25, 0.7], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10) # 查看样本分布 print("Original dataset shape:", Counter(y)) # 进行SMOTE过采样 X_smote = SMOTE(X[y == 1], N=500, k=5) X_resampled = np.vstack((X[y == 0], X[y == 1], X_smote, X[y == 2])) y_resampled = np.hstack((y[y == 0], y[y == 1], np.ones(500, dtype=int) * 1, y[y == 2])) # 查看过采样后的样本分布 print("Resampled dataset shape:", Counter(y_resampled)) # 可视化样本分布 plt.figure(figsize=(10, 8)) plt.scatter(X_resampled[:, 0], X_resampled[:, 1], c=y_resampled) plt.show() 在上面的示例中，我们生成了一个三分类不平衡的样本数据集，然后使用SMOTE算法进行过采样，并可视化样本分布。

读取excel数据使用SMOTE算法实现上述问题代码实现决策树

以下是使用SMOTE算法读取Excel数据并实现决策树的示例代码： python import pandas as pd from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('your_file_path.xlsx') # 分割特征和目标变量 X = data.drop('target_variable', axis=1) y = data['target_variable'] # 使用SMOTE算法生成合成样本 smote = SMOTE() X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.3, random_state=42) # 创建并训练决策树模型 model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率：", accuracy) 在上述代码中，你需要将your_file_path.xlsx替换为你的Excel文件的路径。此代码首先读取Excel数据，然后使用SMOTE算法生成合成样本。然后，数据集被划分为训练集和测试集，并使用决策树模型进行训练和预测。最后，计算并打印模型的准确率。 请确保已安装所需的库（pandas、imbalanced-learn、scikit-learn），你可以使用pip命令进行安装（如pip install pandas imbalanced-learn scikit-learn）。 请注意，这只是一个示例代码，实际情况中你可能需要根据你的数据和问题进行适当的调整和改进。 希望对你有所帮助！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

smote和Ensemble-based methods如何结合，代码实现一下一下

作为C知道，我可以告诉你Smote（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和Ensemble-based methods的结合可以通过下面的步骤来实现： 1. 首先，使用Smote进行过采样，产生更多的训练样本，以处理不平衡的数据集。 2. 然后，使用Ensemble-based methods，如AdaBoost或Random Forest，来训练模型。这些算法可以使用鲁棒的集成方法，将多个弱学习器组合成一个强学习器。 3. 在训练模型时，采用重采样技术（例如Bootstrap），从过采样的示例中随机选取一定比例的样本用于训练每个基础学习器。 4. 对于AdaBoost方法，需要根据误分类率调整每个基础学习器的权重。 这里是一个简单的代码示例，展示了如何将Smote和Random Forest结合起来。 from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report # 假设数据集已经被划分为X_train, y_train和X_test, y_test # 过采样使用Smote算法 smote = SMOTE(random_state=42) X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train) # 使用随机森林算法训练模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_train_smote, y_train_smote) # 预测测试集并输出分类报告 y_pred = rf.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) 这段代码使用了imblearn库中的Smote算法来进行过采样，然后使用随机森林算法进行训练。最后，输出了分类报告来评估模型的性能。

smote和Ensemble-based methods结合有什么用，代码实现一下一下

Smote和Ensemble-based方法结合可以提高机器学习模型的性能和稳定性。Smote是一种合成过采样技术，用于处理数据不平衡问题，主要是通过合成新的样本来增加少数类别的样本数量。Ensemble-based方法结合是指同时使用多个模型，例如随机森林或梯度提升树，以预测样本的分类或回归结果，并将它们组合为一个集成模型的技术。 下面是使用Python代码对Smote和Ensemble-based方法结合进行示范： python # 导入必要的库 from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import cross_val_score # 生成假数据用于演示 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.2, 0.8], 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Smote合成样本 sm = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y) # 使用随机森林进行Ensemble-based方法结合 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=10) scores = cross_val_score(rf, X_res, y_res, cv=5) # 输出交叉验证结果 print("Cross validation scores: " + str(scores)) print("Mean score: " + str(scores.mean())) 上述代码将生成一个包含2个类别的数据集，其中类别不平衡。然后，使用SMOTE对该数据集进行处理，并且使用随机森林进行Ensemble-based方法结合来预测样本的分类结果。最后，使用交叉验证方法进行模型评估，并输出结果。

SMOTE算法代码是什么

SMOTE算法（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于解决数据集不平衡问题的算法。它主要是通过生成新的数据点来增加少数类的样本数量，以提高分类器的效果。 下面是一个使用 Python 实现 SMOTE 算法的示例代码： from imblearn.over_sampling import SMOTE # 建立SMOTE模型 smote = SMOTE(random_state=42) # 将训练集进行SMOTE处理 X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train) 在这个代码中，X_train 和 y_train 分别表示训练集的特征和标签。通过调用 SMOTE 类的 fit_resample 方法，可以对训练集进行SMOTE处理，生成新的训练集 X_train_resampled 和 y_train_resampled。 需要注意的是，这个代码中使用了 imbalanced-learn 库中的 SMOTE 类来实现 SMOTE 算法。如果您的环境中没有安装这个库，可以使用 pip install imbalanced-learn 命令进行安装。

ADASYN算法相对于SMOTE算法优势

ADASYN算法相对于SMOTE算法的优势在于它能够根据数据集中不同样本的密度来生成合成样本。ADASYN算法通过计算每个小样本点周围的邻近点数来确定每个小样本点的合成样本数量，这样可以使合成样本更加接近于决策边界。相比之下，SMOTE算法是基于随机选择的，它平等地对所有小样本点进行合成，可能会导致一些合成样本位于较远离决策边界的区域。因此，ADASYN算法在处理类别不平衡问题时更加灵活和有效。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [数据预处理与特征工程—1.不均衡样本集采样—SMOTE算法与ADASYN算法](https://blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/114735469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [ADASYN（提高类平衡，SMOTE的扩展）：ADASYN算法通过合成少数类示例来减少类不平衡-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38685832/19220483)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

rabbitmq客户端账号密码

在默认情况下，RabbitMQ的客户端账号和密码是"guest"。 但是，默认情况下，这个账号只能在localhost本机下访问，无法远程登录。如果需要添加一个远程登录的用户，可以使用命令rabbitmqctl add_user来添加用户，并使用rabbitmqctl set_permissions设置用户的权限。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [保姆级别带你入门RabbitMQ](https:

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�