深度学习技巧应用39-深度学习模型训练过程中数据均衡策略SMOTE的详细介绍,以及SMOTE的算法原理与实现
深度学习模型训练过程中数据均衡策略SMOTE的详细介绍
文章目录
一、SMOTE算法简介
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),即合成数类过采技,是一种基于增强方法,主要用于处理数据不平衡问题。它通过分析少数类样本之间的关系,在这些样本之间进行插值,从而合成新的少数类样本,以此来平衡数据集,提高模型的泛化能力。
二、SMOTE算法原理
SMOTE算法的数学表示
SMOTE是一种用于处理分类数据不平衡问题的过采样方法。它的主要思想是在少数类的样本之间插值来创建新的样本,从而增加少数类的样本数量,进而达到类别平衡的目的。