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不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时#xff0c;机器学习模型往往会偏向大多数类别#xff0c;从而导致性能不佳。
合成少数过采样技术 (SMOTE) 已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。
…1、简介
不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时机器学习模型往往会偏向大多数类别从而导致性能不佳。
合成少数过采样技术 (SMOTE) 已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。
在本文中我们将探讨 SMOTE 的概念、其工作原理、优点、局限性及其对提高人工智能模型的性能和公平性的重大影响。 2、SMOTE
SMOTE 背后的主要思想是通过生成合成样本来弥合少数群体和多数群体之间的差距。
以下是 SMOTE 工作原理的分步说明
2.1识别少数样本
第一步涉及识别数据集中属于少数类别的样本。
2.2 识别K近邻
对于每个少数样本SMOTE 识别其在特征空间中的 K-近邻。通常欧几里德距离度量用于测量数据点之间的相似性。
2.3 合成样本生成
一旦识别出邻居SMOTE 就会选择随机邻居并计算少数样本的特征向量与其所选邻居之间的差异。
然后将该差异乘以 0 到 1 之间的随机数并将其添加到少数样本的特征向量中。
此过程会创建新的合成样本这些样本位于少数样本与其所选邻居之间的线段上
重复生成合成样本的过程直到达到所需的类别平衡水平。 3.SMOTE的好处
3.1 提高模型性能
通过解决类不平衡问题SMOTE 使 AI 模型能够更好地识别模式并跨类进行泛化从而提高整体性能。
3.2 减轻偏差
SMOTE 有助于减少类别不平衡带来的偏差确保模型不会以牺牲少数类别为代价而偏向多数类别。
3.3 数据效率
SMOTE 有效地放大了少数类中的样本数量而无需收集额外的数据使其成为一种资源高效的技术。
3.4和各种算法的兼容性
SMOTE 与算法无关这意味着它可以与各种 AI 算法一起使用包括决策树、支持向量机、神经网络等。
虽然 SMOTE 已被证明是一种有价值的工具但在应用该技术时必须意识到其局限性并考虑某些方面
1.过度拟合风险如果使用不当SMOTE 可能会导致过度拟合尤其是在生成过多合成样本时。适当的交叉验证对于准确评估模型性能至关重要。
2.潜在噪声SMOTE 生成的合成样本可能无法准确代表真实世界的数据实例从而引入可能对模型性能产生负面影响的噪声。
3.k 的合适选择SMOTE 的性能受到参数 k 的选择的影响它决定了要考虑的最近邻居的数量。k 值不合适可能会导致不良结果 4.代码
下面是合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 Python 实现
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighborsdef SMOTE(X, y, N, k5):合成少数类过采样技术SMOTE参数X (numpy数组): 包含数据点的特征矩阵。y (numpy数组): 对应的标签数组多数类为0少数类为1。N (int): 生成的合成样本数量。k (int, 可选): 考虑的最近邻居数量默认为5。返回X_synthetic (numpy数组): 包含生成样本的合成特征矩阵。y_synthetic (numpy数组): 合成样本对应的标签数组。# 分离多数类和少数类样本X_majority X[y 0]X_minority X[y 1]# 计算每个少数类样本需要生成的合成样本数量N_per_sample N // len(X_minority)# 如果k大于少数样本数量则将其减少到可能的最大值k min(k, len(X_minority) - 1)# 初始化列表以存储合成样本和相应的标签synthetic_samples []synthetic_labels []# 在少数类样本上拟合k近邻knn NearestNeighbors(n_neighborsk)knn.fit(X_minority)for minority_sample in X_minority:# 查找当前少数类样本的k个最近邻居_, indices knn.kneighbors(minority_sample.reshape(1, -1), n_neighborsk)# 随机选择k个邻居并创建合成样本for _ in range(N_per_sample):neighbor_index np.random.choice(indices[0])neighbor X_minority[neighbor_index]# 计算当前少数类样本和邻居之间的差异difference neighbor - minority_sample# 生成一个0到1之间的随机数alpha np.random.random()# 创建一个合成样本作为少数类样本和邻居的线性组合synthetic_sample minority_sample alpha * difference# 将合成样本及其标签追加到列表中synthetic_samples.append(synthetic_sample)synthetic_labels.append(1)# 将列表转换为numpy数组X_synthetic np.array(synthetic_samples)y_synthetic np.array(synthetic_labels)# 将原始多数类样本与合成样本合并X_balanced np.concatenate((X_majority, X_synthetic), axis0)y_balanced np.concatenate((np.zeros(len(X_majority)), y_synthetic), axis0)return X_balanced, y_balanced
SMOTE函数接受特征矩阵X、对应的标签数组y、要生成的合成样本数N以及最近邻居数k默认设置为5。
该函数返回包含生成样本的合成特征矩阵X_synthetic和对应的标签数组y_synthetic。
请注意这个实现假设是二元分类其中少数类标记为1多数类标记为0。原始的多数类样本被保留合成样本仅为少数类创建。
要使用SMOTE函数您可以使用您的数据集调用它并指定您想要生成的合成样本数量例如
X_balanced, y_balanced SMOTE (X_train, y_train, N 1000 )
在这个示例中SMOTE函数将生成1000个合成样本来平衡训练数据X_balanced和y_balanced分别包含增强的特征矩阵和对应的标签。
下面是一个如何定义X_train和y_train为numpy数组的简单二元分类问题示例
import numpy as np # 具有 10 个样本和 2 个特征的示例特征矩阵
X_train X_train np.array([ [ 1.0, 2.0 ], [ 2.0, 3.0 ], [ 3.0, 4.0 ], [ 4.0, 5.0 ], [ 5.0, 6.0 ], [ 6.0, 7.0 ], [ 7.0, 8.0 ], [ 8.0, 9.0 ], [ 9.0, 10.0 ], [ 10.0, 11.0 ]
]) # 标签数组示例 y_train (0 代表多数类1 代表少数类)y_train np.array([ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 ])
在这个示例中X_train是一个二维numpy数组代表具有10个样本行和2个特征列的特征矩阵。每行对应一个数据样本每列对应一个特定的特征。
y_train是一个一维numpy数组代表X_train中样本的对应标签。在这个示例中多数类被标记为0少数类被标记为1。
您可以使用前面代码片段中提供的SMOTE函数来平衡X_train和y_train数据集并为少数类创建合成样本。例如
X_balanced, y_balanced SMOTE(X_train, y_train, N1000)
调用SMOTE函数后X_balanced和y_balanced将包含用合成样本增强的特征矩阵和对应的标签以平衡数据集。
生成的合成样本数量在这个示例中为1000可以根据不平衡程度和您的具体需求进行调整。 5.结语
合成少数类过采样技术SMOTE已成为解决AI中不平衡数据集挑战的一个强大而有效的解决方案。
通过生成合成样本SMOTE平衡了类别分布使AI模型能够做出更好的决策减少偏见并提高性能。
然而使用SMOTE时必须谨慎考虑其局限性并确保合成数据的质量和相关性。
随着AI的不断发展SMOTE和类似技术将继续作为追求更准确、公平和稳健AI模型的关键工具。
