R语言中的SMOTE算法的参数解释 在R的DMwR包中提供了SMOTE函数用于不平衡的分类问题，其背后的原理是SMOTE算法。SMOTE函数产生一个新的数据集来解决分类不平衡的问题。

在R的DMwR包中提供了SMOTE函数用于不平衡的分类问题，其背后的原理是SMOTE算法。SMOTE函数产生一个新的数据集来解决分类不平衡的问题。 

用法： 
SMOTE(form, data, perc.over = 200, k = 5, perc.under = 200, learner = NULL, …) 
参数解释: 
form:描述预测问题的公式 
data:原始的不平衡的数据集 
k:用于产生新的少数派样本的最近邻数量(与kNN中的k类似) 
learner:可选参数，指定一个分类算法的函数名称（类型为字符串），这个函数将对结果进行分类 
perc.over:指定从少数样本中采样的比例。 
perc.under:对多数样本下采样，有多少比例的样本被选入新的数据集中 
关于perc.over和perc.under的具体解释： 
假设初始数据集中有N个少数样本和M个多数的样本，perc.over=a,perc.under=b。首先增加少数派样本的数量，平均每个样本增加a/100个新样本，一共新增了aN/100个全新的少数派样本，并把最初的少数派样本和新增的少数派样本都放入新的数据集中。然后对多数派的样本进行采样，采样数量为(b/100) * aN/100，得到新的多数派样本，将新的多数派样本放入到新的数据集中，这样新的数据集中，少数派样本有(1+a/100)N个,多数派样本有(b/100) * aN/100个 perc.over 不能为0 
在R的help文档中符了一个案例：

## A small example with a data set created artificially from the IRIS
## data 
data(iris)
data <- iris[, c(1, 2, 5)]
data$Species <- factor(ifelse(data$Species == "setosa","rare","common")) 
## checking the class distribution of this artificial data set
table(data$Species)


## now using SMOTE to create a more "balanced problem"
newData <- SMOTE(Species ~ ., data, perc.over = 600,perc.under=100)
table(newData$Species)


## Checking visually the created data
## Not run: 
par(mfrow = c(1, 2))
plot(data[, 1], data[, 2], pch = 19 + as.integer(data[, 3]),
     main = "Original Data")
plot(newData[, 1], newData[, 2], pch = 19 + as.integer(newData[,3]),
     main = "SMOTE'd Data")

## End(Not run)


## Now an example where we obtain a model with the "balanced" data
classTree <- SMOTE(Species ~ ., data, perc.over = 600,perc.under=100,
                   learner='rpartXse',se=0.5)
## check the resulting classification tree
classTree
## The tree with the unbalanced data set would be
rpartXse(Species ~ .,data,se=0.5)