Matlab实现的SMOTE技术及高斯噪声回归方法SMOGN

在数据挖掘和机器学习中，过采样是一种常见的技术，用于处理不平衡数据集问题。在这类数据集中，某些类别的数据数量远多于其他类别，可能导致模型偏向多数类，忽视少数类。smote（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种广为人知的过采样方法，它通过在少数类的样本间进行插值来合成新的样本。在不平衡数据分类问题中，smote及其变体已经被广泛应用。而在不平衡数据回归问题中，smogn（SMOTE for Regression with Gaussian Noise）是一个特别为了高斯噪声回归问题设计的smote变体。 smogn的核心思想是，通过在少数类样本中引入高斯噪声，并使用传统插值方法来合成新样本。其工作流程如下： 1. 利用K近邻（KNN）距离来决定每个样本点的局部过采样策略。如果一个样本点的最近邻样本距离较近，则认为该样本点位于数据集的“密集”区域，可以使用传统的SMOTE方法来合成新样本。 2. 对于那些最近邻距离较远的样本点，认为它们处于数据集的“稀疏”区域，这时会使用SMOTER-GN（SMOTE with Gaussian Noise）方法。在这一过程中，向少数类样本中引入高斯噪声，然后执行插值操作。 3. SMOTER-GN特别适用于当响应变量的预测值很少或者预测值不常见的情况。例如，当对倾斜响应变量进行日志转换或其他形式的数据转换时，SMOTER-GN可以作为补充策略使用。 4. SMOTER-GN方法也特别适用于那些希望生成合成数据的情况，因为它通过引入噪声来提高模型的鲁棒性。 smogn支持Python语言，并且是一个纯粹的Python实现。该工具支持包含混合数据类型的Pandas DataFrame作为输入，自动选择合适的数据类型进行距离度量，并且可以选择性地自动删除缺失值。这使得smogn具有较高的灵活性和易用性，用户可以根据连续响应变量和参数设定感兴趣的区域，从而控制合成数据的过采样过程。此外，由于smogn是纯Python实现，它具有良好的一致性、可维护性，并且便于未来的改进。 smogn作为开源项目，是系统开源的一个例子。它遵循开源软件的开发模式，任何用户都可以自由地获取代码、使用代码、修改代码，并在遵守相关许可协议的前提下重新发布代码。它不要求用户安装任何外部的C或Fortran编写的库，仅需要Python 3、NumPy和pandas。 在smogn的文件结构中，通过压缩包文件名称"smogn-master"，我们可以推断出这是一个项目的基础版本或主版本，通常包含了所有核心功能和最新的开发代码。这表明用户可以期待从该项目中获取到最新的算法实现和功能更新。 总结来说，smogn项目为不平衡数据回归问题提供了一种新的解决方案。通过对传统SMOTE技术的扩展，特别是在数据集稀疏区域引入高斯噪声，smogn能够在保持模型对少数类预测能力的同时，提高对噪声的适应性。作为一个开源项目，smogn也体现了社区协作和共享知识的精神，促进了数据分析和机器学习领域的创新和发展。