SMOGN：回归问题中的合成少数类过采样技术

SMOGN：回归问题中的合成少数类过采样技术

smogn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smogn

项目介绍

SMOGN（Synthetic Minority Over-Sampling Technique for Regression with Gaussian Noise）是一个专为回归问题设计的合成少数类过采样技术。它通过引入高斯噪声（Gaussian Noise）来生成合成数据，从而解决数据集中少数类样本不足的问题。SMOGN不仅支持传统的插值方法，还引入了高斯噪声，使得生成的合成数据更加真实和多样化。该项目是Python中唯一开源的合成少数类过采样技术实现，适用于各种回归预测问题，特别是那些目标变量稀少或不常见的情况。

项目技术分析

SMOGN的核心技术在于其合成少数类过采样方法，结合了传统的插值技术和高斯噪声。具体来说，SMOGN通过KNN（K-Nearest Neighbors）算法计算样本间的距离，根据距离的远近选择不同的过采样技术：

• SMOTER：当样本距离较近时，使用传统的插值方法生成合成数据。
• SMOTER-GN：当样本距离较远时，引入高斯噪声生成合成数据，以增加数据的多样性和真实性。

此外，SMOGN还支持Pandas DataFrame输入，自动选择距离度量方法，并可选地自动处理缺失值。这些特性使得SMOGN在处理复杂数据集时更加灵活和高效。

项目及技术应用场景

SMOGN适用于多种回归预测场景，特别是在以下情况下表现尤为出色：

1. 稀有事件预测：例如，预测罕见疾病的发病率、极端天气事件的发生概率等。
2. 数据不平衡问题：当目标变量的分布极不平衡时，SMOGN可以帮助生成更多的少数类样本，从而提高模型的泛化能力。
3. 替代数据转换：在某些情况下，SMOGN可以作为对数转换的替代方案，特别是在生成合成数据的同时，还能保持数据的真实性和多样性。

项目特点

1. 唯一开源实现：SMOGN是Python中唯一开源的合成少数类过采样技术实现，填补了这一领域的空白。
2. 灵活的数据处理：支持Pandas DataFrame输入，自动选择距离度量方法，并可选地自动处理缺失值。
3. 多样化的过采样技术：结合传统的插值方法和高斯噪声，生成更加真实和多样化的合成数据。
4. 纯Python实现：完全使用Python编写，易于维护和改进，无需调用C或Fortran等外部函数。

总结

SMOGN为回归问题中的数据不平衡问题提供了一种高效且灵活的解决方案。通过引入高斯噪声，SMOGN不仅能够生成更多的少数类样本，还能保持数据的真实性和多样性。无论是在稀有事件预测、数据不平衡处理，还是作为数据转换的替代方案，SMOGN都展现出了其强大的应用潜力。如果你正在寻找一种有效的回归问题数据增强方法，SMOGN绝对值得一试。

项目地址：SMOGN GitHub

安装方法：

pip install smogn

使用示例：

import smogn
import pandas

housing = pandas.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/nickkunz/smogn/master/data/housing.csv")
housing_smogn = smogn.smoter(data=housing, y="SalePrice")

参考文献：

• Branco, P., Torgo, L., Ribeiro, R. (2017). SMOGN: A Pre-Processing Approach for Imbalanced Regression. Proceedings of Machine Learning Research, 74:36-50. http://proceedings.mlr.press/v74/branco17a/branco17a.pdf.

smogn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/smo/smogn