使用改进SMOTE和RST的非均衡数据集混合重采样方法

"基于改进的SMOTE和RST的新型混合重取样算法用于处理非均衡数据集，旨在提升分类预测的性能。该方法首先通过改进的SMOTE算法生成新的少数类实例，然后结合粗糙集理论的子集下近似技术对训练数据进行优化，从而实现更有效的分类效果。" 在数据挖掘和机器学习领域，分类预测是一项核心任务，而现实世界中的许多分类问题常常面临非均衡数据集的挑战。非均衡数据集指的是不同类别样本数量严重失衡，多数类样本远多于少数类样本，这会导致模型倾向于预测多数类，从而忽视少数类的识别，降低了分类的准确性和鲁棒性。 针对这一问题，本文提出了一种名为ImSMOTE-RSTR*的新颖预处理方法。该方法基于两种关键技术：改进的SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和粗糙集理论（Rough Set Theory）。SMOTE是一种常用的重采样技术，用于解决不平衡数据问题，它通过线性插值或非线性变换的方式合成新的少数类样本，增加少数类的代表性。改进的SMOTE在原始SMOTE的基础上做了优化，可能包括更智能的邻域选择策略或更复杂的合成方式，以提高新样本的质量。 在SMOTE生成新样本后，论文引入了粗糙集理论的子集下近似技术对训练数据进行清理。粗糙集理论是一种处理不完全信息系统的数学工具，它能揭示数据的内在依赖关系和冗余信息。在非均衡数据集中，这种方法可以帮助去除噪声，消除误导性的训练样本，增强模型对少数类的识别能力。 ImSMOTE-RSTR*算法将这两种技术结合，首先通过改进的SMOTE增加少数类样本，然后利用粗糙集理论清理和优化训练集，达到平衡数据分布和提升模型性能的目的。实验结果显示，该算法在处理非均衡数据集时取得了较为理想的效果，证明了其在应对分类难题中的有效性和实用性。 这种混合重采样算法为处理非均衡数据集提供了一个创新的解决方案，对于改善分类模型在现实世界问题中的表现具有重要的理论价值和实际意义。未来的研究可能会进一步探索如何优化这种结合，或者将其与其他技术如集成学习、深度学习等相结合，以应对更复杂的数据不平衡情况。