使用smote算法能够是样本均衡,使用borderline smote只能使其中两个类别样本均衡,为什么会这样呢?
borderline smote算法
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- 浮生199 2023-03-03 16:25关注
SMOTE算法是一种基于数据合成的过采样方法,用于解决分类问题中的类别不平衡问题。它通过合成新的样本来增加少数类样本的数量,从而实现类别平衡。
Borderline-SMOTE算法是SMOTE算法的一种改进,它通过对边界样本进行采样来生成新样本,以避免合成不可靠的噪声样本。
当样本有多个类别时,使用SMOTE算法可以增加所有类别的样本数量,从而实现样本均衡。而使用Borderline-SMOTE算法时,由于它只采样边界样本,因此只有处于边界位置的两个类别的样本会得到增加,而其他类别的样本数量不变,因此不能完全实现多个类别的样本均衡。
此外,Borderline-SMOTE算法在增加样本数量的同时,还可以提高分类器的性能,因为它只增加可靠的样本而不增加噪声样本,从而提高了分类器的泛化能力。但是,Borderline-SMOTE算法可能会引入过多的相似样本,从而导致过拟合问题,需要根据具体情况进行调整和优化。
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