高效的混合过采样和智能欠采样用于不平衡大数据分类

Oct, 2023

高效的混合过采样和智能欠采样用于不平衡大数据分类

Efficient Hybrid Oversampling and Intelligent Undersampling for Imbalanced Big Data Classification

Carla Vairetti, José Luis Assadi, Sebastián Maldonado

TL;DR引入了一种名为 SMOTENN 的新型重采样方法，它通过使用 MapReduce 框架将智能欠采样和过采样结合在一起，从而解决了不平衡分类问题。实验结果表明，该方法在小型和中型数据集上优于替代重采样技术，并在大型数据集上达到了良好的效果且运行时间缩短。

Abstract

imbalanced classification is a well-known challenge faced by many real-world applications. This issue occurs when the distribution of the target variable is skewed, leading to a prediction bias toward the majority class. With the arrival of the Big Data era, there is a pressing need fo

imbalanced classification resampling method smotenn mapreduce framework neighborhoods

发现论文，激发创造

基于 K-Means 和 SMOTE 的不平衡学习过采样

本文提出了一种基于 k-means 聚类和 SMOTE 过采样的简单有效方法，可以避免产生噪音并有效地解决类内和类间不平衡的问题，在 71 个数据集上的实验结果表明，使用所提出的方法进行训练数据过采样可以提高分类结果，并且 k-means SMOTE 方法始终优于其他流行的过采样方法。

Nov, 2017

一种基于混合采样的不平衡学习框架

研究提出了一种新型的样本采样算法，“SMOTE-RUS-NC”，它可以通过结合三种不同的采样技术来实现数据的平衡处理，进而提高分类算法的性能，特别是能够在高度不平衡的数据集中表现出卓越的效果。

Aug, 2022

SMOTE: 合成少数类过采样技术

本文介绍了一种从不平衡数据集中构建分类器的方法，通过在少数类过抽样和多数类欠抽样的组合使用，可以在 ROC 空间中实现比 Ripper 方法和朴素贝叶斯更好的分类器性能。

Jun, 2011

类别不平衡学习中的去除过采样方法：一次批判性综述

本文分析了大量过采样方法，并提出了一种新的基于隐藏部分多数类样本进行比较的过采样评估系统。我们的实验证明，所有研究过的过采样方法生成的少数类样本最有可能是多数类。因此，我们认为当前形式和方法的过采样不可靠，并在真实世界应用中应避免使用。

Feb, 2022

从 SMOTE 到 Mixup 的深度不平衡分类

通过增强传统的 SMOTE 方法并与 Mixup 结合，提出了一种统一的深度学习数据增强框架，实验结果表明该方法在深度不平衡分类任务上具有最先进的性能，并且在极度不平衡数据上也达到了优异的效果。

Aug, 2023

关于数据集属性选择适当的重采样策略以解决类别不平衡问题

本文通过比较分析 40 个来自不同应用领域的数据集，研究了不平衡数据分类的各种因素对过采样和欠采样技术的有效性的影响，提出了基于性能度量的自动最优采样策略选择模型，可以在不同领域中选择最合适的方法。

Dec, 2021

SMOTE 的理论和实验研究：再平衡策略的限制和比较

SMOTE 是处理不平衡数据集的常见重平衡策略，它能通过复制原始少数样本来重新生成原始分布，同时在少数分布边界附近 SMOTE 密度消失，验证了常见的边界 SMOTE 策略。我们还介绍了两种新的 SMOTE 相关策略，并将其与最先进的重平衡程序进行比较。我们表明，只有在数据集高度不平衡时才需要重平衡策略，对于这样的数据集，SMOTE、我们的提议或欠采样程序是最佳策略。

Feb, 2024

不均衡数据的聚类和学习

本文提出了一种基于聚类的过采样方法（Clustering Based Oversampling），该方法利用少数派样本与其聚类中心点之间的距离来生成新的少数派样本，它在不影响多数派学习的基础上，利用少数派样本的分布结构改善了在类别不平衡数据上的学习，并通过采取措施以防止异常值产生和过度拟合。深度神经网络实验结果表明，与其他合成数据采样技术相比，该方法在不同数据集上的评估指标上表现更好。

Nov, 2018

CUSBoost: 基于聚类的欠采样和增强学习的不平衡分类

本文提出了 CUSBoost 算法，它是一种基于聚类和 AdaBoost 算法的欠采样方法，用于有效解决类别不平衡问题，实验结果表明，CUSBoost 是处理高度不平衡数据集的一个有前途的、有效的方法。

Dec, 2017

恢复平衡：基于原则的数据欠采样 / 过采样用于最佳分类

在这项研究中，我们确定了线性分类器（支持向量机）在高维度情况下的泛化曲线的确切分析表达式，并对于数据的类别不平衡性、数据的第一和第二时刻以及所考虑的性能指标的影响给出了锐利的预测。我们表明，涉及数据的欠采样和过采样的混合策略会提高性能。通过数值实验，我们展示了我们理论预测在真实数据集、更深层次的架构和基于无监督概率模型的采样策略上的相关性。

May, 2024