一、SMOTE原理

SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。

SMOTE步骤__1.选一个正样本

红色圈覆盖

 

SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3）

 

SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本

绿色的

 

SMOTE步骤__4.在正样本和随机选出的这个近邻之间的连线上，随机找一点。这个点就是人工合成的新正样本了

 

二、调包实现

2.1 R调包实现_SMOTE

 

2.2 Python 调包实现_SMOTE

imblearn.over_sampling.SMOTE(

sampling_strategy = ‘auto’,

random_state = None, ## 随机器设定

k_neighbors = 5, ## 用相近的 5 个样本（中的一个）生成正样本

m_neighbors = 10, ## 当使用 kind={'borderline1', 'borderline2', 'svm'}

out_step = ‘0.5’, ## 当使用kind = 'svm'

kind = 'regular', ## 随机选取少数类的样本

– borderline1： 最近邻中的随机样本b与该少数类样本a来自于不同的类

– borderline2： 随机样本b可以是属于任何一个类的样本;

– svm：使用支持向量机分类器产生支持向量然后再生成新的少数类样本

svm_estimator = SVC(), ## svm 分类器的选取

n_jobs = 1, ## 使用的例程数，为-1时使用全部CPU

ratio=None )

from imblearn.over_sampling import SMOTE

sm = SMOTE(random_state = 42, n_jobs = -1)

x, y = sm.fit_sample(x_val, y_val)

 

仅用正样本的K近邻生成新正样本是正是SMOTE方法，考虑到（SMOTE的最终目的是分清正负样本的边界），所以需要对样本生成进行优化

 

2.2.1 SMOTE优化 borderline1 方法简述

Dgr = [] # 危险集

for i in 正样本：

      1) 计算点 i 在训练集 D 上的 m 个最近邻。

         x =  i 的最近邻中属于负样本的数量

      2) 如果 x  = m，则 p 是一个噪声

          next

      3) 如果 0 ≤ x ≤ m/2, 则说明p很安全

          next

      4) 如果 m/2 ≤ x ≤ m, 那么点p就很危险了，我们需要在这个点附近生成一些新的少数类点

         Dgr.append(x)

最后，对于每个在危险集(Dgr)中的点，使用SMOTE算法生成新的样本

 

2.2.2 SMOTE优化 borderline2 方法简述

前面1-4步骤均同 borderline1 方法

在最后进行SMOTE的时候：

采用了 比例分配 生成新样本

for i in Dgr:

    1) 正样本 K 个近邻

    2) 负样本 K 个近邻

    3) 正样本 K 个近邻选取 alpha 比例的样本点

     和 i 作随机的线性插值 ==>> 新正样本点

    4) 负样本K个近邻选取 (1 - alpha) 比例的样本点

     和 i 作随机的线性插值 ==>> 新正样本点

 

三、算法实现

#! /user/bin/python 3
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: Scc_hy
# 2018-11-17
# SMOTE
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np 
import pandas as pd 
import copy
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

class TWO_SMOTE():
    """
    不平二分类人工插值法采样
    """
    def __init__(self, 
                 K_neighbors = 5,
                 N_need = 200,
                 random_state = 42):
        self.K_neighbors = K_neighbors
        self.N_need = N_need
        self.random_state = 42
    

    def get_param_describe(self):
        print(
            "算法参数: \n"+
            'K_neighbors: 和正样本相近的随机样本数' + "\n" +
            "N_need: 需要增加的正样本数 (N_need // 100 * a)" + "\n" +
            "random_state: 随机器设定" + "\n"
            "\nover_sample 参数：\n" +
            "x_data: 需要进行过采样的全部数据集(非文本DataFrame)" + "\n" +
            "y_label: 类别标签(非文本DataFrame.Series)"+ "\n" 
        )

    def div_data(self, x_data, y_label):
        """
        将数据依据类分开
        """
        tp = set(y_label)
        tp_less = [a for a in tp if sum(y_label == a) < sum(y_label != a)][0]
        data_less = x_data.iloc[y_label == tp_less, :]
        data_more = x_data.iloc[y_label != tp_less, :]
        tp.remove(tp_less)
        return data_less, data_more, tp_less, list(tp)[0]
    
    def get_SMOTE_sample(self, x_data, y_label):
        """
        获取需要抽样的正样本
        """
        sample = []
        data_less, data_more, tp_less, tp_more = self.div_data(x_data, y_label)
        n_integ = self.N_need // 100
        data_add = copy.deepcopy(data_less)
        if n_integ == 0 :
            print('WARNING: PLEASE RE-ENTER N_need')
        else:
            for i in range(n_integ-1):
               data_out =  data_less.append(data_add)

        data_out.reset_index(inplace = True, drop = True)
        return data_out, tp_less

    def over_sample(self, x_data, y_label):
        """
        SMOTE算法简单实现
        """
        sample, tp_less = self.get_SMOTE_sample(x_data, y_label)
        knn = NearestNeighbors(n_neighbors = self.K_neighbors ,n_jobs = -1).fit(sample)
        n_atters = x_data.shape[1]
        label_out = copy.deepcopy(y_label)
        new = pd.DataFrame(columns = x_data.columns)
        for i in range(len(sample)): # 1. 选择一个正样本
            # 2.选择少数类中最近的K个样本
            k_sample_index = knn.kneighbors(np.array(sample.iloc[i, :]).reshape(1, -1),
                                            n_neighbors = self.K_neighbors + 1,
                                            return_distance = False)

            # 计算插值样本
            # 3.随机选取K中的一个样本
            np.random.seed(self.random_state)
            choice_all = k_sample_index.flatten()
            choosed = np.random.choice(choice_all[choice_all != 0])

            # 4. 在正样本和随机样本之间选出一个点
            diff = sample.iloc[choosed,] - sample.iloc[i,]
            gap = np.random.rand(1, n_atters)
            new.loc[i] = [x for x in sample.iloc[i,] + gap.flatten() * diff]
            label_out = np.r_[label_out, tp_less]

        new_sample = pd.concat([x_data, new])
        new_sample.reset_index(inplace = True, drop = True)
        return new_sample, label_out

if __name__ == '__main__':
    iris = load_iris()
    irisdf = pd.DataFrame(data = iris.data, columns = iris.feature_names)     
    y_label = iris.target
    # 生成不平二分类数据
    iris_1 = irisdf.iloc[y_label == 1,]
    iris_2 = irisdf.iloc[y_label == 2,]
    iris_2imb = pd.concat([iris_1, iris_2.iloc[:10, :]])
    label_2imb =np.r_[y_label[y_label == 1], y_label[y_label == 2][:10]]
    iris_2imb.reset_index(inplace = True, drop = True)

    smt  = TWO_SMOTE()
    x_new, y_new = smt.over_sample(iris_2imb, label_2imb)

以上就是SMOTE的简单实现，尚未有考虑到仅有 0 1变量，后期会更新