R语言最新SMOTE函数在哪个包，具体参数有哪些，请给出示例代码

R语言最新SMOTE函数在“DMwR”包中。具体参数包括：
1. “x”表示原始数据集
2. “y”表示数据集中的标签
3. “perc.over”表示过抽样率
4. “perc.under”表示欠抽样率
5. “k”表示k近邻算法中的k值

以下是一个示例代码：

install.packages("DMwR") # 安装DMwR包

library(DMwR) # 载入DMwR包
smoted_data <- SMOTE(x=train_data, y=train_labels, perc.over=200,k=5) # 使用SMOTE函数进行过采样
summary(smoted_data) # 显示采样后的数据集总结

相关问题

r语言smote过采样代码

### R语言中实现SMOTE过采样的代码示例

为了在R语言中应用SMOTE算法进行过采样，通常会使用`DMwR`包或`smotefamily`包。以下是基于这两个包的具体实施方法。

#### 使用 `DMwR` 包实现 SMOTE 过采样

library(DMwR)

# 加载数据集并分离特征与标签
data(iris)
setosa_versicolor <- iris[iris$Species %in% c('setosa', 'versicolor'), ]
X <- setosa_versicolor[, -5]
y <- as.factor(setosa_versicolor$Species)

# 应用SMOTE算法
smoted_data <- SMOTE(Species ~ ., data = setosa_versicolor, k = 5, perc.over = 200)

# 查看原始类别分布和经过SMOTE后的类别分布
table(smoted_data$Species)

此段代码展示了如何利用`DMwR::SMOTE()`函数来增加少数类样本数量，其中参数`k`指定了用于创建新实例的最近邻数目；而`perc.over`则定义了相对于现有少数群体规模要生成的新案例的比例[^1]。

#### 使用 `smotefamily` 包实现更复杂的SMOTE变体
对于更加复杂的情况或者当面对多分类问题时，则推荐采用`smotefamily`库。这里给出一个简单的例子：

install.packages("remotes") # 如果尚未安装 remotes 包的话先执行这一步骤
remotes::install_github("luozhengbo1/smotefamily")

library(smotefamily)

# 准备输入矩阵形式的数据 (features 和 labels)
data(gaussianData)    # 载入测试数据集作为示范
X <- gaussianData$data
Y <- factor(gaussianData$classLabel)

# 执行标准版SMOTE操作
resampledXY <- SMOTE(X, Y, K = 5, dup_size = 100)
new_X <- resampledXY$newData
new_Y <- resampledXY$newLabel

# 输出重平衡之后各类别的样本量统计信息
summary(as.vector(new_Y))

上述脚本说明了怎样通过调用`smotefamily::SMOTE()`来进行基本的过抽样工作流程，并且能够指定更多的配置选项比如近似度计算所使用的邻居数(`K`)以及希望扩增到的目标大小(`dup_size`)[^3]。

r语言smote算法实现

在R语言中，可以使用`DMwR`包来实现SMOTE算法。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于解决类别不平衡问题的数据生成方法，它通过合成新的少数类样本来平衡数据集。

下面是一个使用SMOTE算法实现过采样的示例代码：

# 安装DMwR包（如果没有安装）
# install.packages("DMwR")

library(DMwR)

# 假设data是你的数据集，其中包含X变量和y变量
# X是特征变量，y是目标变量（类别）
# SMOTE算法的目标是增加少数类样本

# 使用SMOTE算法进行过采样
oversampled_data <- SMOTE(y ~ ., data)

# oversampled_data包含原始数据和生成的合成样本

在上述示例中，`SMOTE()`函数将数据集中的特征变量（X）和目标变量（y）作为参数，然后生成合成样本。

请注意，在使用SMOTE算法之前，确保数据集中存在类别不平衡问题。另外，还可以通过调整SMOTE函数中的参数来控制生成样本的数量和其他参数。

希望这个示例对你有帮助！如果你有其他问题，请随时提问。