SMOTEENN原理

SMOTEENN是一种结合了SMOTE和ENN(Edited Nearest Neighbours)两种算法的混合采样方法。SMOTE算法是一种上采样算法，通过对少数类样本进行插值生成新的样本，从而达到平衡样本的目的。ENN算法则是一种下采样算法，通过删除多数类样本中与少数类样本距离较近的样本，从而达到平衡样本的目的。SMOTEENN算法首先使用SMOTE算法对少数类样本进行插值生成新的样本，然后使用ENN算法删除多数类样本中与少数类样本距离较近的样本，最终得到平衡的样本集。

SMOTEENN算法的优点在于能够同时处理少数类样本和多数类样本，从而达到更好的平衡效果。但是需要注意的是，SMOTEENN算法的计算复杂度较高，对于大规模数据集可能会出现性能问题。

相关问题

smoteenn算法原理

SMOTE-ENN算法是一种结合了SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ENN（Edited Nearest Neighbours）两种算法的集成方法。

SMOTE算法是一种过采样方法，通过在少数类样本之间进行插值生成新的样本，从而增加少数类样本数量，以达到平衡数据集的目的。但是，SMOTE算法也容易引入噪声样本，影响模型性能。

ENN算法是一种欠采样方法，通过分析每个样本周围的邻居样本，剔除一些不必要的样本，从而减少多数类样本数量，以达到平衡数据集的目的。但是，ENN算法也容易删掉一些重要的少数类样本，影响模型性能。

因此，SMOTE-ENN算法结合了SMOTE算法的过采样和ENN算法的欠采样两种方法，可以有效地提高模型的泛化能力和性能。

具体来说，SMOTE-ENN算法的步骤如下：

1. 首先使用SMOTE算法生成一些新的少数类样本。

2. 然后使用ENN算法过滤掉一些不必要的多数类样本和噪声样本。

3. 最后得到一个平衡的数据集，用于训练模型。

需要注意的是，SMOTE-ENN算法需要在一个基于K近邻的空间中进行，其中K是一个可调参数，用于指定邻居样本的数量。同时，SMOTE-ENN算法也可以应用于多分类问题。

smoteenn算法

SMOTEENN算法是一种结合了SMOTE和ENN两种算法的过采样方法，旨在解决类别不平衡问题。SMOTE算法通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本，ENN算法通过删除多数类样本和噪声样本来减少样本数量。SMOTEENN算法首先使用ENN算法来清除数据集中的噪声和重叠样本，然后使用SMOTE算法来生成新的合成样本。这种方法可以同时解决类别不平衡和重叠问题。

以下是使用SMOTEENN算法进行过采样的示例代码：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成一个二分类不平衡数据集
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)

# 使用SMOTEENN算法进行过采样
smote_enn = SMOTEENN(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的样本数量
print(sorted(Counter(y_resampled).items()))