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原諒把你帶走的雨天
在漸漸模糊的窗前
每個人最后都要說再見
原諒被你帶走的永遠
微笑著容易過一天
也許是我已經 老了一點
那些日子你會不會舍不得
思念就像關不緊的門
空氣里有幸福的灰塵
否則為何閉上眼睛的時候
又全都想起了
誰都別說
讓我一個人躲一躲
你的承諾
我竟然沒懷疑過
反反覆覆
要不是當初深深深愛過
我試著恨你
卻想起你的笑容
?????????????????????🎵 陳楚生/單依純《原諒》

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在機器學習和數據科學領域，處理不平衡數據集是一個常見且棘手的問題。不平衡數據集會導致模型偏向于多數類，從而影響分類器的性能。為了解決這一問題，研究人員提出了多種方法，其中ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning）是一種有效的過采樣技術。本文將詳細介紹ADASYN的原理、實現及其在實際項目中的應用。

什么是ADASYN？

ADASYN是一種自適應合成過采樣技術，通過生成少數類的合成樣本來平衡數據集。它的目標是增加分類器對少數類樣本的學習能力，從而提高模型的整體性能。ADASYN的主要思想是根據樣本的分布和分類難度，自適應地生成新的少數類樣本。

ADASYN的工作原理

• 計算樣本的分類難度：
  ADASYN通過計算少數類樣本的k近鄰來評估每個少數類樣本的分類難度。分類難度較大的樣本將生成更多的合成樣本，反之亦然。

• 計算需要生成的合成樣本數量：
  根據分類難度，ADASYN確定每個少數類樣本需要生成的合成樣本數量。這個數量與分類難度成正比。

• 生成合成樣本：
  對于每個少數類樣本，ADASYN根據其k近鄰隨機生成合成樣本。這些合成樣本通過插值的方法生成，即在少數類樣本和其近鄰之間隨機選取一個點。

安裝Imbalanced-learn庫

在實現ADASYN之前，我們需要安裝imbalanced-learn庫，這是一個專門用于處理不平衡數據集的Python庫。可以使用以下命令進行安裝：

pip install imbalanced-learn

ADASYN的實現

以下是一個使用ADASYN進行過采樣的示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from imblearn.over_sampling import ADASYN
from collections import Counter# 生成一個不平衡的數據集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_clusters_per_class=1, weights=[0.9, 0.1], flip_y=0, random_state=42)# 查看數據分布
print(f"原始數據集類別分布: {Counter(y)}")# 劃分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)# 使用ADASYN進行過采樣
adasyn = ADASYN(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X_train, y_train)# 查看過采樣后的數據分布
print(f"過采樣后數據集類別分布: {Counter(y_resampled)}")

代碼詳解

數據生成：

我們使用make_classification函數生成一個不平衡的數據集。該數據集有1000個樣本，20個特征，其中90%的樣本屬于多數類（類0），10%的樣本屬于少數類（類1）。

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_clusters_per_class=1, weights=[0.9, 0.1], flip_y=0, random_state=42)

數據分布：

使用Counter查看原始數據集的類別分布，確認數據集不平衡。

print(f"原始數據集類別分布: {Counter(y)}")

數據集劃分：

將數據集劃分為訓練集和測試集，并保持數據分布的一致性。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

ADASYN過采樣：

使用ADASYN對訓練集進行過采樣，以平衡少數類和多數類樣本的數量。

adasyn = ADASYN(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X_train, y_train)

查看過采樣后的數據分布：

再次使用Counter查看過采樣后的數據分布，確認數據集已經平衡。

print(f"過采樣后數據集類別分布: {Counter(y_resampled)}")

ADASYN的優點和局限性

優點：

• 自適應過采樣：ADASYN根據樣本的分類難度自適應地生成合成樣本，避免了簡單過采樣方法可能帶來的噪聲問題。
• 提高模型性能：通過平衡數據集，ADASYN可以顯著提高分類器的性能，特別是在處理不平衡數據時。
• 易于實現：使用imbalanced-learn庫中的ADASYN非常簡單，只需幾行代碼即可完成過采樣。

局限性：

• 計算復雜度：由于需要計算每個樣本的分類難度和生成合成樣本，ADASYN的計算復雜度較高，可能會增加訓練時間。
• 對高維數據的影響：在高維數據中，生成合成樣本的過程可能會變得不穩定，影響過采樣效果。
• 參數調優：ADASYN有一些參數需要調優，如近鄰數k等，這可能需要一定的經驗和實驗。

結論

ADASYN是一種強大的自適應合成過采樣技術，可以有效地處理不平衡數據集，提高分類器的性能。通過imbalanced-learn庫中的ADASYN實現，我們可以輕松地對少數類樣本進行過采樣，平衡數據集。在實際應用中，我們可以根據具體數據集的特點和需求，選擇合適的過采樣方法。希望本文能幫助你理解并掌握ADASYN的使用方法，為你的機器學習項目提供支持。如果你有任何問題或建議，歡迎在評論區留言！