SMOTE算法原理 易用手搓小白版 数据集扩充 python
前言
为啥要写这个呢，在做课题的时候想着扩充一下数据集，尝试过这个过采样降采样，交叉采样，我还研究了一周的对抗生成网络，对抗生成网络暂时还解决不了我要生成的信号模式崩塌的问题，然后就看着尝试一下别的，就又来实验了一下SMOTE，我看原理也不是很难，想着调库的话不如自己手搓一个稍微，可以简单理解一点的，最后呢也是成功了，然后呢对训练集进行了扩充，效果额，训练集准确率肯定是嗷嗷提升，训练的效果稳定了一点，但是测试集出来的效果，感觉变化不大，可能是我实验样本比较少的原因，说明普通的SMOTE还是比较吃原始数据分布，我写的这个是只用numpy 和 random 两个库，内容都是手搓的，和官方例程最大的不同，就是官方例程控制的是生成样本和原样本的比例，本程序控制的是生成样本的数量。也就是可以直接指定生成样本的数量进行输出。
一、SMOTE理论
SMOTE算法是一种2002年发表的根据样本之间的关系，生成新样本的，扩充数据集的算法，论文源地址贴在下面，然后用一个图表示一下一个样本的生成过程
SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique:
论文地址: https://www.jair.org/index.php/jair/article/download/10302/24590
虽然别人的图画的很好，但是想到自己作为一个研究生
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