前言：在比赛中遇到关于样本不均衡问题，特地过来补补知识点！

1、smote原理

过采样的技术有非常多,最常见的就是随机过采样和SMOTE过采样。
随机过采样就是从少的类中进行随机进行采样然后拼接上去,这种效果很多时候和加权差不大。还有一种较常见的也是现在比赛中出现最多的采样方法,SMOTE采样。
SMOTE的示意图如下,

SMOTE算法的生成过程为:

1. 对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。
2. 根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。
3. 对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本
   

2、smote缺点

从算法中,我们可以发现,SMOTE采样其实就是生成样本之间的一些样本。

但是因为思路简单,我们也很容易就可以发现SMOTE算法的一些缺点。

1. 在近邻选择时,K值的决定一般较难,可以枚举然后根据实验效果来定;
2. 算法无法克服非平衡数据集的数据分布问题,容易产生分布边缘化问题。如果正样本都分布在边缘,我们通过采样正样本来生成样本,那么这样新生成的样本将也会全部在边缘，且会越来越边缘化,从而模糊了正类样本和负类样本的边界,而且使边界变得越来越模糊。这种边界模糊性,虽然使数据集的平衡性得到了改善,但有时也会加大了分类算法进行分类的难度．

3、Python实现smote

import random
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

class Smote:
    """
    SMOTE过采样算法.


    Parameters:
    -----------
    k: int
        选取的近邻数目.
    sampling_rate: int
        采样倍数, attention sampling_rate < k.
    newindex: int
        生成的新样本(合成样本)的索引号.
    """
    def __init__(self, sampling_rate=5, k=5):
        self.sampling_rate = sampling_rate
        self.k = k
        self.newindex = 0

    def fit(self, X, y=None):
        if y is not None:
            negative_X = X[y==0]
            X = X[y==1]
            
        n_samples, n_features = X.shape
        # 初始化一个矩阵, 用来存储合成样本
        self.synthetic = np.zeros((n_samples * self.sampling_rate, n_features))
        
        # 找出正样本集(数据集X)中的每一个样本在数据集X中的k个近邻
        knn = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k).fit(X)
        for i in range(len(X)):
            k_neighbors = knn.kneighbors(X[i].reshape(1,-1), 
                                         return_distance=False)[0]
            # 对正样本集(minority class samples)中每个样本, 分别根据其k个近邻生成
            # sampling_rate个新的样本
            self.synthetic_samples(X, i, k_neighbors)
            
        if y is not None:
            return ( np.concatenate((self.synthetic, X, negative_X), axis=0), 
                     np.concatenate(([1]*(len(self.synthetic)+len(X)), y[y==0]), axis=0) )
        
        return np.concatenate((self.synthetic, X), axis=0)


    # 对正样本集(minority class samples)中每个样本, 分别根据其k个近邻生成sampling_rate个新的样本
    def synthetic_samples(self, X, i, k_neighbors):
        for j in range(self.sampling_rate):
            # 从k个近邻里面随机选择一个近邻
            neighbor = np.random.choice(k_neighbors)
            # 计算样本X[i]与刚刚选择的近邻的差
            diff = X[neighbor] - X[i]
            # 生成新的数据
            self.synthetic[self.newindex] = X[i] + random.random() * diff
            self.newindex += 1

            
X=np.array([[1,2,3],[3,4,6],[2,2,1],[3,5,2],[5,3,4],[3,2,4]])
y = np.array([1, 1, 1, 0, 0, 0])
smote=Smote(sampling_rate=1, k=5)
print(smote.fit(X))

4 调包使用及调参

主要可参考——》官网链接

这里罗列下几个重要的参数：
k_neighbors：int或object，默认= 5

对于smote的调参主要是调k_neighbors参数，在一定程度上会影响模型的精度