SMOTE (Técnica de sobremuestreo de minorías sintéticas) es un algoritmo que se utiliza para abordar problemas de desequilibrio de clases. Se utiliza principalmente para resolver situaciones en las que el número de muestras de diferentes categorías difiere mucho en problemas de clasificación.
La siguiente es una introducción básica al algoritmo SMOTE:
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Problema de desequilibrio de categorías : en un problema de clasificación, si el número de muestras en cada categoría es muy diferente, puede hacer que el modelo esté más sesgado hacia categorías con una gran cantidad de muestras, afectando así el rendimiento del modelo.
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La idea básica de SMOTE : SMOTE genera nuevas muestras sintéticas mediante interpolación en el espacio de características, equilibrando así el número de muestras de diferentes categorías.
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Cómo funciona :
- Para cada muestra en la categoría minoritaria, encuentre sus k vecinos más cercanos (normalmente se elige k=5).
- Seleccione aleatoriamente uno de estos vecinos y calcule la diferencia entre ellos.
- La diferencia se multiplica por un número aleatorio entre 0 y 1 y se suma a la muestra original para obtener una nueva muestra sintética.
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Ejemplo :
- Supongamos que hay un problema de dos clasificaciones, con 100 muestras en la categoría A y sólo 30 muestras en la categoría B.
- Después de usar SMOTE, el número de muestras en las categorías A y B se puede acercar generando nuevas muestras sintéticas entre las muestras de la categoría B.
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Ventajas y desventajas :
- Ventajas: puede resolver eficazmente el problema del desequilibrio de clases y mejorar el rendimiento del modelo.
- Desventajas: se puede introducir algo de ruido porque las muestras sintéticas se generan mediante interpolación y pueden no reflejar con precisión la distribución de los datos reales.
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Implementación :
- En Python, este algoritmo se puede implementar utilizando el módulo SMOTE en varias bibliotecas de aprendizaje automático, como Scikit-learn.
Código de muestra:
from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y)
Aquí Xestán las características, yque son las etiquetas correspondientes. SMOTE().fit_resampleLos datos serán sobremuestreados por SMOTE.
Cabe señalar que el algoritmo SMOTE es uno de los métodos para resolver el problema del desequilibrio de clases, pero no es una solución universal adecuada para todas las situaciones. Al realizar la solicitud, también es necesario realizar selecciones apropiadas y ajustes de parámetros basados en problemas y conjuntos de datos específicos.