论文：Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.308.9315&rep=rep1&type=pdf

Borderline Smote 算法只过采样小样本数据的边界

算法思路：

从小样本出发，计算小样本点ppp的k近邻的全部样本，如果：

全是其他类别的样本点，则这个点是噪声（noise），不管了
一半以上，但非全部是其他类别的样本点，则为DANGER(危险)点，论文中认为这部分是容易被错误分类的点，在这些点周围生成数据
一半以下是其他类别的样本点，意味着这个点是安全的，不管了

对于DANGER(危险)点，按照SMOTE的思路（可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/121927100）在线段上随机生成数据

示例代码

import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTEdef get_dataset():from sklearn.datasets import make_classificationdata_x, data_y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=2, n_features=6, n_informative=4,random_state=0)  # 2个特征data_x = pd.DataFrame(data_x)data_x.columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']data_y = pd.Series(data_y)# 删除部分数据：删除100个label为0的数据drop_index = data_y[data_y == 0].sample(100).indexdata_y = data_y.drop(drop_index)data_x = data_x.drop(drop_index)return data_x, data_yif __name__ == '__main__':x_data, y_data = get_dataset()  # 获取数据源# 生成数据smote_data = BorderlineSMOTE().fit_resample(x_data, y_data.values)new_x_data = smote_data[0]  # 新的xnew_y_data = smote_data[1]  # 新的y

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