smote算法不平衡数据集处理方法

平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。针对不均衡问题，一般有采样和代价敏感学习两种策略，采样的话又分为over-sampling和under-sampling。其中，smote算法算是over-sampling中比较常用的一种。

smote算法的思想是合成新的少数类样本，合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a、b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。
论文地址:https://www.jair.org/media/953/live-953-2037-jair.pdf
下图是论文中给出的smote伪代码。

#encoding=gbk
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
import random
class Smote:#samples的最后一列是类标，都是1def __init__(self, samples, N=10,k=5):self.n_samples, self.n_attrs=samples.shapeself.N=Nself.k=kself.samples=samplesdef over_sampling(self):if self.N<100:old_n_samples=self.n_samplesprint "old_n_samples", old_n_samplesself.n_samples=int(float(self.N)/100*old_n_samples)print "n_samples", self.n_sampleskeep=np.random.permutation(old_n_samples)[:self.n_samples]print "keep", keepnew_samples=self.samples[keep]print "new_samples", new_samplesself.samples=new_samplesprint "self.samples", self.samplesself.N=100N=int(self.N/100) #每个少数类样本应该合成的新样本个数self.synthetic=np.zeros((self.n_samples*N, self.n_attrs))self.new_index=0neighbors=NearestNeighbors(n_neighbors=self.k).fit(self.samples)print "neighbors", neighborsfor i in range(len(self.samples)):nnarray=neighbors.kneighbors(self.samples[i],return_distance=False)[0]#存储k个近邻的下标self.__populate(N, i, nnarray )return self.synthetic#从k个邻居中随机选取N次，生成N个合成的样本def __populate(self, N, i, nnarray):for i in range(N):nn = np.random.randint(0, self.k)dif=self.samples[nnarray[nn]]-self.samples[i]    #包含类标gap=np.random.rand(1,self.n_attrs)self.synthetic[self.new_index]=self.samples[i]+gap.flatten()*difself.new_index+=1

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