我想在多数类中添加更多样本（而不是在使用过采样技术的少数类中），如何做到这一点？
假设我有一个汽车数据集，共有 100 个样本，类别分布 A=40 个样本，B=25 个样本，C=20 个样本，D=15 个样本，现在我的问题是我想在 A 类中添加样本，所以即 A= 200, ...... 并且剩下的类保持不变
想在多数类中添加更多样本
数据挖掘
机器学习
2022-02-22 16:52:29
1个回答
任何过采样技术都应该可以正常工作。
例如，SMOTE是一种为特定类别生成样本的技术。它的工作原理是选择一个类，找到最接近的样本并在它们之间的随机位置生成一个。该算法没有明确要求这些样本来自少数类。从理论上讲，您也可以将此原则应用于多数类。
你可以从这个 jupyter notebook中看到更多关于过采样技术（包括 SMOTE）的细节，它手动实现了背后的逻辑。
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