数据预处理之后 进行抽样以解决数据不平衡的问题, SMOTE 算法代码实现
时间: 2024-02-11 12:09:36 浏览: 30
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 是一种数据抽样算法,用于解决数据不平衡的问题。它通过合成新少数类样本来增加少数类样本的数量,从而解决数据不平衡的问题。
下面是 SMOTE 算法的 Python 代码实现:
``` python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def smote(X, y, k=5, sampling_ratio=1.0):
"""
X: 二维数组,表示原始数据集
y: 一维数组,表示原始数据集的标签
k: 选取的最近邻数
sampling_ratio: 抽样比例
"""
# 将原始数据集按类别分组
groups = {}
for i, label in enumerate(y):
if label not in groups:
groups[label] = []
groups[label].append(i)
# 计算每个少数类样本需要合成的样本数
N = len(X)
n_samples = int(sampling_ratio * N)
n_majority = max([len(groups[label]) for label in groups])
n_synthetic = int((n_samples - N) / n_majority)
# 对每个少数类样本合成样本
new_X = []
new_y = []
for label, indices in groups.items():
if len(indices) >= n_synthetic:
# 找到 k 个最近邻
nn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X[indices])
for i in indices:
# 找到 i 的 k 个最近邻
nn_indices = nn.kneighbors(X[i].reshape(1, -1), return_distance=False)[0]
# 随机选择一个最近邻 j
j = np.random.choice(nn_indices)
# 在 i 和 j 之间进行插值
diff = X[j] - X[i]
gap = np.random.rand()
new_X.append(X[i] + gap * diff)
new_y.append(label)
else:
# 少数类样本数量不足,无法进行 SMOTE
pass
# 将合成的样本添加到原始数据集中
new_X = np.array(new_X)
new_y = np.array(new_y)
X = np.vstack([X, new_X])
y = np.hstack([y, new_y])
return X, y
```
其中,`X` 是原始数据集,`y` 是原始数据集的标签。`k` 表示选取的最近邻数,`sampling_ratio` 表示抽样比例。
这段代码的实现思路是先按类别分组,然后计算每个少数类样本需要合成的样本数。对于每个少数类样本,找到它的 k 个最近邻中的一个随机样本,在它和最近邻之间进行插值,生成新的合成样本。最后将合成的样本添加到原始数据集中返回。
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