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原谅把你带走的雨天
在渐渐模糊的窗前
每个人最后都要说再见
原谅被你带走的永远
微笑着容易过一天
也许是我已经 老了一点
那些日子你会不会舍不得
思念就像关不紧的门
空气里有幸福的灰尘
否则为何闭上眼睛的时候
又全都想起了
谁都别说
让我一个人躲一躲
你的承诺
我竟然没怀疑过
反反覆覆
要不是当初深深深爱过
我试着恨你
却想起你的笑容
                     🎵 陈楚生/单依纯《原谅》

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在机器学习和数据科学领域，处理不平衡数据集是一个常见且棘手的问题。不平衡数据集会导致模型偏向于多数类，从而影响分类器的性能。为了解决这一问题，研究人员提出了多种方法，其中ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning）是一种有效的过采样技术。本文将详细介绍ADASYN的原理、实现及其在实际项目中的应用。

什么是ADASYN？

ADASYN是一种自适应合成过采样技术，通过生成少数类的合成样本来平衡数据集。它的目标是增加分类器对少数类样本的学习能力，从而提高模型的整体性能。ADASYN的主要思想是根据样本的分布和分类难度，自适应地生成新的少数类样本。

ADASYN的工作原理

• 计算样本的分类难度：
  ADASYN通过计算少数类样本的k近邻来评估每个少数类样本的分类难度。分类难度较大的样本将生成更多的合成样本，反之亦然。

• 计算需要生成的合成样本数量：
  根据分类难度，ADASYN确定每个少数类样本需要生成的合成样本数量。这个数量与分类难度成正比。

• 生成合成样本：
  对于每个少数类样本，ADASYN根据其k近邻随机生成合成样本。这些合成样本通过插值的方法生成，即在少数类样本和其近邻之间随机选取一个点。

安装Imbalanced-learn库

在实现ADASYN之前，我们需要安装imbalanced-learn库，这是一个专门用于处理不平衡数据集的Python库。可以使用以下命令进行安装：

pip install imbalanced-learn

ADASYN的实现

以下是一个使用ADASYN进行过采样的示例：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from imblearn.over_sampling import ADASYN
from collections import Counter# 生成一个不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_clusters_per_class=1, weights=[0.9, 0.1], flip_y=0, random_state=42)# 查看数据分布
print(f"原始数据集类别分布: {Counter(y)}")# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)# 使用ADASYN进行过采样
adasyn = ADASYN(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X_train, y_train)# 查看过采样后的数据分布
print(f"过采样后数据集类别分布: {Counter(y_resampled)}")

代码详解

数据生成：

我们使用make_classification函数生成一个不平衡的数据集。该数据集有1000个样本，20个特征，其中90%的样本属于多数类（类0），10%的样本属于少数类（类1）。

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, n_clusters_per_class=1, weights=[0.9, 0.1], flip_y=0, random_state=42)

数据分布：

使用Counter查看原始数据集的类别分布，确认数据集不平衡。

print(f"原始数据集类别分布: {Counter(y)}")

数据集划分：

将数据集划分为训练集和测试集，并保持数据分布的一致性。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

ADASYN过采样：

使用ADASYN对训练集进行过采样，以平衡少数类和多数类样本的数量。

adasyn = ADASYN(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X_train, y_train)

查看过采样后的数据分布：

再次使用Counter查看过采样后的数据分布，确认数据集已经平衡。

print(f"过采样后数据集类别分布: {Counter(y_resampled)}")

ADASYN的优点和局限性

优点：

• 自适应过采样：ADASYN根据样本的分类难度自适应地生成合成样本，避免了简单过采样方法可能带来的噪声问题。
• 提高模型性能：通过平衡数据集，ADASYN可以显著提高分类器的性能，特别是在处理不平衡数据时。
• 易于实现：使用imbalanced-learn库中的ADASYN非常简单，只需几行代码即可完成过采样。

局限性：

• 计算复杂度：由于需要计算每个样本的分类难度和生成合成样本，ADASYN的计算复杂度较高，可能会增加训练时间。
• 对高维数据的影响：在高维数据中，生成合成样本的过程可能会变得不稳定，影响过采样效果。
• 参数调优：ADASYN有一些参数需要调优，如近邻数k等，这可能需要一定的经验和实验。

结论

ADASYN是一种强大的自适应合成过采样技术，可以有效地处理不平衡数据集，提高分类器的性能。通过imbalanced-learn库中的ADASYN实现，我们可以轻松地对少数类样本进行过采样，平衡数据集。在实际应用中，我们可以根据具体数据集的特点和需求，选择合适的过采样方法。希望本文能帮助你理解并掌握ADASYN的使用方法，为你的机器学习项目提供支持。如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！