smote过采样

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请问大家，smote过采样算法在实际应用中，做数据分析（比如logistic回归）是应该用合成数据，还是用原数据呢？过采样之后的合成数据能够用来做哪些操作呢？

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关键词：Mote SMO logistic回归 logistic logisti

当然是用SMOTE之后的数据，本身该抽样方法就是解决样本量不平衡造成的过学习

liujiajin 发表于 2022-3-26 19:03
当然是用SMOTE之后的数据，本身该抽样方法就是解决样本量不平衡造成的过学习

那请问，用smote拟合出的模型在验证集检验的时候，验证集应该用原始数据是吗？

jww- 发表于 2022-3-26 22:23
那请问，用smote拟合出的模型在验证集检验的时候，验证集应该用原始数据是吗？

哦我可能懂你的意思了
1、原数据划分为 训练集+测试集，这种情况你直接用训练集SMOTE，测试集原始数据就ok了。
2、原数据无划分，你直接用原来的数据进行测试，那肯定是SMOTE数据进行训练，原始数据进行测试。

测试集要尽可能使用可以直接取得的数据，SMOTE后的测试集就算跑的通也没有现实意义。

liujiajin 发表于 2022-3-27 19:22
哦我可能懂你的意思了
1、原数据划分为 训练集+测试集，这种情况你直接用训练集SMOTE，测试集原始数据就 ...

太棒啦，谢谢你！

liujiajin 发表于 2022-3-27 19:23
测试集要尽可能使用可以直接取得的数据，SMOTE后的测试集就算跑的通也没有现实意义。

你好，我想请问一下如果我用smote后生成的少数样本加上原来的少数样本还是少于多数样本（依旧不平衡），这是为什么呢？

你好，我想请问一下如果我用smote后生成的少数样本加上原来的少数样本还是少于多数样本（依旧不平衡），这是为什么呢？

huangyuj 发表于 2022-4-21 09:04
你好，我想请问一下如果我用smote后生成的少数样本加上原来的少数样本还是少于多数样本（依旧不平衡），这 ...

你用的是什么软件？
我用的是R的DMwR包
SMOTE(form, data, perc.over, k, perc.under learner = NULL, ...)
可以通过调整perc.over和under来调节样本数量