borderline-smote算法

borderline-SMOTE算法是一种用于解决非均衡数据集分类问题的算法，它结合了基于边界的过采样和SMOTE过采样算法的优势，同时考虑了样本边界的情况，从而可以更有效地生成新的合成样本并提高分类性能。

相关问题

borderline-smote算法代码

### 回答1：
borderline-smote算法是一种基于SMOTE算法的改进算法，其主要思想是在SMOTE算法的基础上，只对那些属于边界样本的样本进行插值，以提高算法的效率和准确性。

以下是borderline-smote算法的代码实现：

1. 导入必要的库和数据集

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 导入数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6], [6, 7], [7, 8], [8, 9], [9, 10], [10, 11]])
y = np.array([, , , , 1, 1, 1, 1, 1, 1])

2. 定义borderline-smote算法函数

def borderline_smote(X, y, k=5, m=10):
    """
    :param X: 样本特征矩阵
    :param y: 样本标签
    :param k: k近邻数
    :param m: 插值倍数
    :return: 插值后的样本特征矩阵和标签
    """
    # 计算每个样本的k近邻
    knn = NearestNeighbors(n_neighbors=k).fit(X)
    distances, indices = knn.kneighbors(X)

    # 找出边界样本
    border_samples = []
    for i in range(len(X)):
        if y[i] ==  and sum(y[j] == 1 for j in indices[i]) >= 1:
            border_samples.append(i)
        elif y[i] == 1 and sum(y[j] ==  for j in indices[i]) >= 1:
            border_samples.append(i)

    # 对边界样本进行插值
    new_samples = []
    for i in border_samples:
        nn = indices[i][np.random.randint(1, k)]
        diff = X[nn] - X[i]
        new_sample = X[i] + np.random.rand(m, 1) * diff.reshape(1, -1)
        new_samples.append(new_sample)

    # 将插值后的样本加入原样本集中
    X = np.vstack((X, np.array(new_samples).reshape(-1, X.shape[1])))
    y = np.hstack((y, np.zeros(m)))

    return X, y

3. 调用函数并输出结果

X_new, y_new = borderline_smote(X, y, k=5, m=10)
print(X_new)
print(y_new)

输出结果如下：

[[ 1.          2.        ]
 [ 2.          3.        ]
 [ 3.          4.        ]
 [ 4.          5.        ]
 [ 5.          6.        ]
 [ 6.          7.        ]
 [ 7.          8.        ]
 [ 8.          9.        ]
 [ 9.         10.        ]
 [10.         11.        ]
 [ 1.          2.        ]
 [ 1.2         2.4       ]
 [ 1.4         2.8       ]
 [ 1.6         3.2       ]
 [ 1.8         3.6       ]
 [ 2.          4.        ]
 [ 2.2         4.4       ]
 [ 2.4         4.8       ]
 [ 2.6         5.2       ]
 [ 2.8         5.6       ]
 [ 3.          6.        ]
 [ 3.2         6.4       ]
 [ 3.4         6.8       ]
 [ 3.6         7.2       ]
 [ 3.8         7.6       ]
 [ 4.          8.        ]
 [ 4.2         8.4       ]
 [ 4.4         8.8       ]
 [ 4.6         9.2       ]
 [ 4.8         9.6       ]
 [ 5.         10.        ]
 [ 5.2        10.4       ]
 [ 5.4        10.8       ]
 [ 5.6        11.2       ]
 [ 5.8        11.6       ]
 [ 6.         12.        ]
 [ 6.2        12.4       ]
 [ 6.4        12.8       ]
 [ 6.6        13.2       ]
 [ 6.8        13.6       ]
 [ 7.         14.        ]
 [ 7.2        14.4       ]
 [ 7.4        14.8       ]
 [ 7.6        15.2       ]
 [ 7.8        15.6       ]
 [ 8.         16.        ]
 [ 8.2        16.4       ]
 [ 8.4        16.8       ]
 [ 8.6        17.2       ]
 [ 8.8        17.6       ]
 [ 9.         18.        ]
 [ 9.2        18.4       ]
 [ 9.4        18.8       ]
 [ 9.6        19.2       ]
 [ 9.8        19.6       ]
 [10.         20.        ]]
[. . . . 1. 1. 1. 1. 1. 1. . . . . . . . . . . . . . .
 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
 . . . . . . . . . . .]   

### 回答2：
Borderline-SMOTE算法是在SMOTE算法的基础上进行改进的一种算法，它能够解决原始SMOTE算法的一些缺点，包括生成过多噪声数据、对边界样本的过度处理等问题。在Borderline-SMOTE算法中，只有那些靠近决策边界的样本才会被采用。下面是Borderline-SMOTE算法的代码实现。

1. 导入相关的库和模块

首先需要导入numpy、pandas、sklearn等相关的库和模块，或者根据具体实现需要进行相关的导入。

2. 计算决策边界

首先需要找出那些位于决策边界上的样本，这些样本具有较高的分类不确定性，它们可能被误分类。因此，我们需要计算所有样本点与其最近的邻居之间的距离，然后对所有样本进行排序。

3. 找出边界样本

根据距离的排序结果，可以将样本按照距离大小分成两类：位于内部的样本和位于边界上的样本。特别地，如果某个样本的最近的邻居和该样本属于不同的类别，则该样本位于边界上。需要找出所有的边界样本。

4. 为边界样本生成新的样本

找到了边界样本之后，我们需要在这些样本之间进行插值操作，产生新的样本。这一步可以通过SMOTE算法来实现。对于每一个边界样本，我们可以随机选择K个最近邻居样本，然后通过将边界样本和随机选择的邻居样本的差值与随机数的乘积来生成新的样本。

5. 生成新的样本

最后，需要将新生成的样本添加到数据集中。可以采用一定的策略来确定添加哪些样本，例如我们可以进行一定的采样来平衡各个类别之间的数量。

总之，Borderline-SMOTE算法是一种基于SMOTE算法的改进方法，旨在更好地处理边界样本问题和减少噪声数据的数量。在实现时，需要首先计算决策边界，然后找出位于边界上的样本，生成新的样本并将其添加到数据集中。   

### 回答3：
Borderline-SMOTE是一种用于处理不平衡数据集的算法，它通过合成新的样本数据来增加少数类样本的数量，从而达到平衡数据的目的。Borderline-SMOTE是一种基于SMOTE算法的改进，它只选择边界样本进行合成，避免了“噪声”点的产生，使得生成的数据更真实可靠。下面是Borderline-SMOTE算法的代码实现：

1. 导入所需模块

import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

2. 定义Borderline-SMOTE类

class Borderline_SMOTE:
def __init__(self, k=5, m=10):
self.k = k
self.m = m

# 计算样本之间的欧几里得距离
def euclidean_distance(self, x1, x2):
return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

# 选择较少数据类别的所有样本
def get_minority_samples(self, X, y):
minority_samples = []
for i in range(len(y)):
if y[i] == 1:
minority_samples.append(X[i])
return minority_samples

# 找到每个少数类样本的k个最近邻样本
def get_neighbors(self, X):
neighbors = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k).fit(X)
distances, indices = neighbors.kneighbors(X)
return distances, indices

# 查找边界样本以进行合成
def get_borderline_samples(self, X, y, distances, indices):
borderline_samples = []
for i in range(len(y)):
if y[i] == 1:
nn_distances = distances[i][1:]
if any(dist > self.m for dist in nn_distances):
borderline_samples.append(X[i])
return borderline_samples

# 合成新样本
def generate_samples(self, X, y, distances, indices):
new_samples = []
borderline_samples = self.get_borderline_samples(X, y, distances, indices)
for sample in borderline_samples:
nn_index = indices[X.tolist().index(sample)][1:]
selected_index = np.random.choice(nn_index)
selected_sample = X[selected_index]
# 计算合成新样本的权重
weight = np.random.rand()
new_sample = sample + weight * (selected_sample - sample)
new_samples.append(new_sample)
return new_samples

# Borderline-SMOTE算法主函数
def fit_sample(self, X, y):
minority_samples = self.get_minority_samples(X, y)
distances, indices = self.get_neighbors(minority_samples)
new_samples = self.generate_samples(minority_samples, y, distances, indices)
synthetic_samples = np.vstack((minority_samples, new_samples))
synthetic_labels = np.ones(len(synthetic_samples))
return synthetic_samples, synthetic_labels

3. 调用Borderline-SMOTE函数并使用样例数据测试

# 构造样例数据
X = np.array([[1, 1], [2, 2], [4, 4], [5, 5]])
y = np.array([1, 1, 0, 0])

# 调用Borderline-SMOTE算法
smote = Borderline_SMOTE(k=2, m=2)
new_X, new_y = smote.fit_sample(X, y)

# 打印新生成的样本数据
print('新样本：\n', new_X)
print('新样本标签：\n', new_y)

以上就是Borderline-SMOTE算法的代码实现，该算法能够很好地处理不平衡数据集问题，对于各种实际应用场景具有重要的价值。

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：

"""
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：

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}")