python 欠采样_欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）

欠采样和过采样是解决类别不平衡问题的两种常见方法。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的欠采样方法包括：

1. 随机欠采样：随机删除多数类别的一部分样本。

2. Tomek links欠采样：去除多数类别样本中的Tomek links。Tomek links指的是一个多数类别样本和一个少数类别样本之间的最近邻关系。

3. Cluster centroids欠采样：使用KMeans算法将多数类别样本聚类，然后保留每个簇的中心点。

过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的过采样方法包括：

1. 随机过采样：随机复制少数类别的一部分样本。

2. SMOTE过采样：对少数类别样本进行插值，生成新的样本。

3. ADASYN过采样：基于SMOTE的思想，使用自适应权重对少数类别样本进行插值。

使用哪种方法取决于具体的数据集和任务。需要注意的是，过度使用过采样会导致模型过拟合，欠采样则会导致信息丢失。因此，需要在不同方法之间进行平衡，以获得更好的性能。

相关问题

SMOTEN 采样属于过采样还是欠采样

SMOTEN 采样属于过采样（oversampling）方法，它是对传统的 SMOTE 过采样算法的改进，能够有效解决类别不平衡问题，并且能够保持样本的原有分布特征。相比于欠采样（undersampling）方法，过采样方法更适合在数据集较小、类别不平衡的情况下使用，因为欠采样可能会导致信息丢失，而过采样则可以增加样本量，提高分类器的准确性。

python 多分类数据平衡

在处理多分类数据平衡时，Python提供了一些常用的方法和工具来处理这个问题。

一种常用的方法是欠采样（undersampling），即从占多数的类别中随机去除一些样本，使其和少数类别的样本数量平衡。在Python中，可以使用imbalanced-learn库的RandomUnderSampler类来进行随机欠采样操作。该库提供了多种欠采样方法，比如随机欠采样、Tomek Links欠采样等。

另一种方法是过采样（oversampling），即增加少数类别的样本数量以达到平衡。在Python中，可以使用imbalanced-learn库的RandomOverSampler类来进行随机过采样操作。该库还提供了其他过采样方法，比如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）。

此外，还可以将欠采样和过采样结合起来，使用imbalanced-learn库的RandomOverSampler和RandomUnderSampler类进行混合采样。混合采样既可以增加少数类别的样本，又可以减少多数类别的样本，从而达到平衡。

除了上述这些方法外，还可以使用分类器的权重调整方法，比如调整类别权重来平衡不同类别的重要性，或者使用集成学习方法，如Random Forests和Gradient Boosting。这些方法可以通过调整相关库和工具中的参数来实现。

总结起来，Python提供了丰富的方法和工具来处理多分类数据的平衡问题，包括欠采样、过采样、混合采样、权重调整和集成学习等。根据具体的情况和数据分布，选择适当的方法和工具可以有效地解决多分类数据平衡的问题。