为了解决数据的非平衡问题,2002年Chawla提出了SMOTE算法,即合成少数过采样技
术,它是基于随机过采样算法的一种改进方案。该技术是目前处理非平衡数据的常用手段,并
受到学术界和工业界的一致认同,接下来简单描述一下该算法的理论思想。
SMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟,并将人工模拟的新样本添
加到数据集中,进而使原始数据中的类别不再严重失衡。该算法的模拟过程采用了KNN技术,
模拟生成新样本的步骤如下:
(1)采样最邻近算法,计算出每个少数类样本的K个近邻。
(2)从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值。
(3)构造新的少数类样本。
(4)将新样本与原数据合成,产生新的训练集。

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