SMOTE 算法python实现

SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法是一种解决不平衡数据集问题的方法。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而提高了分类器的性能。Python中有多个库实现了SMOTE算法，比如imbalanced-learn、sklearn等。下面以imbalanced-learn库为例进行介绍。

在imbalanced-learn库中，SMOTE算法的实现代码如下：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y)

其中，X为特征数据，y为标签数据。fit_resample()方法用于生成新的合成样本，并返回新的特征数据X_res和标签数据y_res。

相关问题

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：

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：

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。

Smote算法python

以下是关于SMOTE算法的Python实现：

from collections import Counter
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 创建一个不平衡的数据集
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)

# 查看原始数据集的类别分布
print('Original dataset shape %s' % Counter(y))

# 使用SMOTE算法进行过采样
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的数据集的类别分布
print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res))

上述代码中，我们使用了`make_classification`函数创建了一个不平衡的数据集，其中正类别的权重为0.1，负类别的权重为0.9。然后，我们使用`SMOTE`算法进行过采样，最后输出了过采样后的数据集的类别分布。