只对边界点进行adasyn过采样 python代码

我不太了解您说的ada-syn过采样，但我可以为您提供一些python代码，以帮助您实现边界点过采样：from imblearn.over_sampling import ADASYN X_resampled, y_resampled = ADASYN().fit_sample(X, y)

相关问题

adasyn过采样代码

下面是一个关于ADASYN过采样的示例代码：

import numpy as np
from collections import Counter

def ADASYN(X, y, k=5, ratio=0.5):
    minority_class = Counter(y).most_common()[-1][0]
    majority_class = Counter(y).most_common()[0][0]
    
    # 找出少数类样本和多数类样本的索引
    minority_indices = np.where(y == minority_class)[0]
    majority_indices = np.where(y == majority_class)[0]
    
    # 计算每个少数类样本与其k个近邻样本的距离比例
    distances = []
    for i in minority_indices:
        distances.append(np.sum((X[i] - X[majority_indices])**2, axis=1))
    distances = np.array(distances)
    
    # 计算每个少数类样本需要生成的合成样本数量
    G = np.sum(distances < np.percentile(distances, ratio * 100, axis=1)[:, np.newaxis], axis=1)
    
    # 生成合成样本
    synthetic_samples = []
    for i, count in enumerate(G):
        if count > 0:
            knn_indices = np.argsort(distances[i])[:k]
            for j in range(int(count)):
                diff = X[majority_indices[knn_indices[j]]] - X[minority_indices[i]]
                gap = np.random.random()
                synthetic_sample = X[minority_indices[i]] + gap * diff
                synthetic_samples.append(synthetic_sample)
    
    # 更新X和y
    X = np.concatenate((X, np.array(synthetic_samples)), axis=0)
    y = np.concatenate((y, np.array([minority_class] * len(synthetic_samples))), axis=0)
    
    return X, y

这段代码实现了ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）过采样方法，用于不平衡数据集中的少数类样本合成。它使用了numpy和collections模块来处理数据和计数操作。函数`ADASYN`接受特征矩阵`X`和标签向量`y`作为输入，同时还可以指定近邻数量`k`和合成样本比例`ratio`。它返回经过过采样后的特征矩阵和标签向量。

注意：这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据数据集的特点进行调整和优化。

ADASYN自适应综合过采样python实现

ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一种针对不平衡数据集的过采样方法，它可以根据不同类别之间的分布差异性来生成合成样本。相比于传统的过采样方法，ADASYN可以更好地保留原始数据的特征信息，从而提高分类器的性能。

以下是ADASYN自适应综合过采样的Python实现：

from collections import Counter
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

def ADASYN(X, y, k=5, ratio=0.5):
    """
    ADASYN自适应综合过采样
    :param X: 特征矩阵
    :param y: 标签矩阵
    :param k: 邻居数，默认为5
    :param ratio: 合成样本比例，默认为0.5
    :return: 合成后的特征矩阵和标签矩阵
    """
    # 统计每个类别的样本数
    counter = Counter(y)
    # 计算少数类样本数目
    minority_num = min(counter.values())
    # 计算多数类样本数目
    majority_num = max(counter.values())
    # 计算需要合成的新样本数目
    synthetic_num = int((minority_num * ratio) / (1 - ratio))
    # 初始化合成后的特征矩阵和标签矩阵
    synthetic_X = np.zeros((synthetic_num, X.shape[1]))
    synthetic_y = np.zeros(synthetic_num)
    # 计算每个少数类样本需要合成的新样本数目
    for i, minority_class in enumerate(counter.keys()):
        # 获取少数类样本的索引
        minority_indices = np.where(y == minority_class)[0]
        # 计算每个少数类样本需要合成的新样本数目
        if i == 0:
            synthetic_minority_num = synthetic_num
        else:
            synthetic_minority_num = int(synthetic_num * (counter[minority_class] / minority_num))
        # 使用K近邻算法生成新样本
        knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X[minority_indices])
        for j in range(synthetic_minority_num):
            # 随机选择一个少数类样本
            index = np.random.randint(0, minority_num)
            # 找到该样本的k个近邻
            _, neighbors = knn.kneighbors(X[minority_indices[index]].reshape(1, -1))
            # 随机选择一个近邻
            nn_index = np.random.randint(0, k)
            # 计算插值权重
            weight = np.random.rand()
            # 生成新样本
            synthetic_X[j] = X[minority_indices[index]] + weight * (X[minority_indices[neighbors[0][nn_index]]] - X[minority_indices[index]])
            synthetic_y[j] = minority_class
    # 合并原始样本和新样本
    X_resampled = np.vstack((X, synthetic_X))
    y_resampled = np.hstack((y, synthetic_y))
    return X_resampled, y_resampled