knn smote
时间: 2023-09-10 07:13:59 浏览: 57
KNN和SMOTE都是机器学习中常用的算法或技术。
KNN(k-最近邻算法)是一种用于分类和回归的非参数化方法。它基于一个简单的假设:与一个样本相似的样本应该具有相似的标签。KNN通过计算新样本与训练集中所有样本之间的距离,并选择离新样本最近的k个训练样本来进行分类或回归预测。KNN算法的一个重要参数是k值,即选择最近邻的样本数量。
SMOTE(合成少数类过采样技术)是解决不平衡数据集问题的一种方法。在某些问题中,数据集中某个类别的样本数量明显少于其他类别,这会导致模型对多数类别的预测效果更好,而对少数类别的预测效果较差。SMOTE通过合成新的少数类别样本来平衡数据集,从而提高模型对少数类别的预测性能。它通过在少数类别样本之间进行插值,生成新的合成样本。
这就是KNN和SMOTE的简要介绍,如果你对它们有更深入的问题,请告诉我。
相关问题
smote算法matlab代码
以下是使用MATLAB实现SMOTE算法的代码示例:
```matlab
function [X_resampled, y_resampled] = smote(X, y, k, minority_class, N)
% X: 特征矩阵
% y: 标签
% k: K近邻数
% minority_class: 少数类标签
% N: 合成新样本数量
X_minority = X(y == minority_class, :); % 获取少数类样本
num_minority = size(X_minority, 1); % 少数类样本数量
X_resampled = X;
y_resampled = y;
for i = 1:N
% 随机选择一个少数类样本
idx = randi(num_minority);
x = X_minority(idx, :);
% 找到该样本的K近邻
dists = pdist2(x, X);
[sorted_dists, sorted_idx] = sort(dists);
knn_idx = sorted_idx(2:k+1);
% 随机选择一个K近邻
knn_X = X(knn_idx, :);
knn_idx = knn_idx(randi(k));
knn_x = X(knn_idx, :);
% 在该样本与选定K近邻之间插值
lambda = rand;
new_x = x + lambda * (knn_x - x);
% 添加新样本
X_resampled = [X_resampled; new_x];
y_resampled = [y_resampled; minority_class];
end
end
```
使用示例:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
X = data{:, 1:end-1};
y = data{:, end};
% 运行SMOTE算法
[X_resampled, y_resampled] = smote(X, y, 5, 1, 100);
% 训练模型
model = fitcsvm(X_resampled, y_resampled);
% 预测
y_pred = predict(model, X_test);
```
borderline-smote 源码
以下是Python版的Borderline-SMOTE算法源码实现,其中包含注释以帮助理解:
```python
"""
Borderline-SMOTE算法的Python实现
"""
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def borderline_smote(X, y, k_neighbors=5, sampling_strategy='auto', random_state=None):
"""
Borderline-SMOTE算法实现函数
:param X: 样本特征矩阵,shape=(n_samples, n_features)
:param y: 样本标签向量,shape=(n_samples,)
:param k_neighbors: 用于KNN计算的近邻个数
:param sampling_strategy: 采样策略,'auto'表示自适应,'minority'表示只对少数类进行过采样
:param random_state: 随机种子
:return: 过采样后的样本特征矩阵和标签向量
"""
# 随机数生成器
rng = np.random.RandomState(random_state)
# 获取所有的类别
classes = np.unique(y)
# 如果采样策略为'auto',则自动选择需要过采样的类别
if sampling_strategy == 'auto':
# 计算每个类别的样本数量
class_count = np.bincount(y)
# 将数量最少的类别设为需要过采样的类别
sampling_strategy = {cls: max(class_count) for cls in classes}
# 存储生成的合成样本
synthetic_samples = []
# 遍历所有需要过采样的类别
for class_idx, n_samples in sampling_strategy.items():
# 如果需要过采样的样本数量为0,则跳过当前类别
if n_samples == 0:
continue
# 获取当前类别的所有样本的下标
mask = y == class_idx
class_samples = X[mask]
# 计算每个样本的k_neighbors个近邻
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k_neighbors + 1).fit(class_samples)
knn_distances, knn_indices = knn.kneighbors(class_samples)
# 存储每个样本是否为边界样本的标志
is_border = np.zeros(len(class_samples), dtype=bool)
for i in range(len(class_samples)):
# 获取第i个样本的k_neighbors个近邻的标签
nn_labels = y[mask][knn_indices[i, 1:]]
# 计算第i个样本的k近邻中属于不同类别的样本数量
n_neighbors_diff_class = np.sum(nn_labels != class_idx)
# 如果第i个样本是边界样本,则标记为True
if n_neighbors_diff_class > 0 and n_neighbors_diff_class < k_neighbors:
is_border[i] = True
# 计算需要生成的合成样本数量
n_synthetic_samples = n_samples - len(class_samples)
# 如果需要生成的合成样本数量大于0,则进行过采样
if n_synthetic_samples > 0:
# 遍历所有边界样本
for i in np.where(is_border)[0]:
# 获取第i个样本的k_neighbors个近邻的标签
nn_labels = y[mask][knn_indices[i, 1:]]
# 计算第i个样本的k近邻中属于不同类别的样本数量
n_neighbors_diff_class = np.sum(nn_labels != class_idx)
# 计算生成的合成样本应该沿着第几个近邻样本的方向生成
nn_index = rng.choice(np.where(nn_labels != class_idx)[0])
# 计算插值权重
alpha = rng.uniform(0, 1)
# 生成合成样本
synthetic_sample = class_samples[i] + alpha * (class_samples[nn_index] - class_samples[i])
synthetic_samples.append(synthetic_sample)
# 将生成的合成样本加入原始样本集中
X = np.concatenate((X, np.array(synthetic_samples)), axis=0)
y = np.concatenate((y, np.full(n_synthetic_samples, class_idx)), axis=0)
return X, y
```
使用示例:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from borderline_smote import borderline_smote
# 生成分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, n_classes=2, random_state=42)
# 将原始数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 对训练集进行Borderline-SMOTE过采样
X_train_resampled, y_train_resampled = borderline_smote(X_train, y_train, k_neighbors=5, sampling_strategy='auto', random_state=42)
# 训练逻辑回归模型并预测测试集
lr = LogisticRegression(random_state=42)
lr.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {acc:.4f}")
```