Numpy平衡numpy数组的过取样方法

在本文中，我们将介绍Numpy库中使用过取样方法来平衡numpy数组的方法。在机器学习中，经常会遇到数据集不平衡的问题，即某些分类的样本数量远远大于其他分类的样本数量。这对于模型的训练和性能会产生很大影响。过取样方法是一种解决数据不平衡问题的常用方法之一。

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过取样方法

过取样方法是通过在训练时增加样本数量来解决数据不平衡问题的方法。常见的一些过取样方法包括：随机过取样、SMOTE(合成少数类过取样技术)、ADASYN(自适应合成样本)等。

随机过取样

随机过取样是指直接从原始样本集中随机取出少数类样本进行复制，以增加少数类样本数量的方法。这种方法很容易实现，但也有一些缺点。由于随机复制的样本本身可能会受到噪音影响，因此，可能会产生过度拟合的风险，导致模型性能下降。

SMOTE

SMOTE是合成少数类过取样技术的缩写，它是一种基于K近邻的过取样方法。SMOTE算法通过对少数类样本中的每个样本进行插值，利用局部空间关系合成新的少数类样本，从而实现过取样。SMOTE算法可以有效解决过度拟合的问题，但也有一些局限性。例如，在样本空间中稀疏的区域中，SMOTE合成的样本可能过于密集，导致过度拟合的风险。

ADASYN

ADASYN是一种自适应合成样本的过取样方法，它是SMOTE算法的改进版本。ADASYN算法可以根据每个少数类样本周围的密度来计算需要合成的多少个新的样本。相对于SMOTE算法，ADASYN算法可以更准确地控制合成样本的数量，从而减少过拟合的风险。

Numpy实现过取样方法

在Numpy库中，可以使用random.choice函数、resize函数和concatenate函数等方法来实现过取样方法。

随机过取样实现

下面是在numpy中实现随机过取样的示例代码：

import numpy as np

# 假设我们有一个数据集X和标签集y，其中y中有个label为1的数据样本数量远少于其他标签的数据样本
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

# 随机过取样
index = np.arange(y.shape[0])
index_class_1 = index[y == 1]
index_class_1_new = np.random.choice(index_class_1, size=len(index_class_1)*10, replace=True)

X_new = np.concatenate((X, X[index_class_1_new]), axis=0)
y_new = np.concatenate((y, np.ones(len(index_class_1_new))), axis=0)

SMOTE实现

下面是在numpy中实现SMOTE的示例代码：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集X和标签集y，其中y中有个label为1的数据样本数量远少于其他标签的数据样本
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

n_neighbors = 3
N = 200

# SMOTE算法
X_class_1 = X[y == 1]
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=n_neighbors).fit(X_class_1)
distances, indices = nbrs.kneighbors(X_class_1)

X_new = []
y_new = []

for i in range(X_class_1.shape[0]):
    nn = nbrs.kneighbors([X_class_1[i]], return_distance=False)
    for j in range(N):
        diff = X_class_1[nn[0][np.random.randint(0,n_neighbors)]] - X_class_1[i]
        X_new.append(X_class_1[i] + np.random.rand()*diff)
        y_new.append(1)

X_new = np.array(X_new)
y_new = np.array(y_new)

X_new = np.concatenate((X, X_new), axis=0)
y_new = np.concatenate((y, y_new), axis=0)

ADASYN实现

下面是在numpy中实现ADASYN的示例代码：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

# 假设我们有一个数据集X和标签集y，其中y中有个label为1的数据样本数量远少于其他标签的数据样本
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

n_neighbors = 3
ratios = np.bincount(y) / len(y)

# ADASYN算法
X_class_1 = X[y==1]
nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=n_neighbors).fit(X_class_1)

X_new = []
y_new = []

for i in range(X_class_1.shape[0]):
    nn = nbrs.kneighbors([X_class_1[i]], return_distance=False)[0]
    nn_ratios = ratios[y[nn]] / ratios[1]
    nn_ratios /= nn_ratios.sum()
    diff = X_class_1[nn] - X_class_1[i]
    X_new.append(X_class_1[i] + np.random.choice(diff, p=nn_ratios))
    y_new.append(1)

X_new = np.array(X_new)
y_new = np.array(y_new)

X_new = np.concatenate((X, X_new), axis=0)
y_new = np.concatenate((y, y_new), axis=0)