过采样方案

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:44:06

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大数据分析实战-信用卡欺诈检测（一）大数据分析实战-信用卡欺诈检测（二）-下采样方案和交叉验证大数据分析实战-信用卡欺诈检测（三）- 模型评估大数据分析实战-信用卡欺诈检测（四）-正则化惩罚大数据分析实战-信用卡欺诈检测（五）-逻辑回归模型大数据分析实战-信用卡欺诈检测（六）-混淆矩阵 过采样 SMOTE 数据生成策略如何才能让异常样本与正常样本一样多呢?这里需要对少数样本进行生成，这可不是复制粘贴，一模一样的样本是没有用的，需要采用一些策略，最常用的就是 SMOTE 算法（见图 6-16），其

1．过采样的原理 过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样 随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样 SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，它是一种针对随机过采样容易导致过拟合问题的改进方案。假设对少数类进行4倍过采样，通过下图来讲解SMOTE法的

过采样和欠采样是处理不平衡数据集的两种常用技术，主要用于机器学习和数据挖掘中。

例如：建立信用违约模型时，违约样本的比例远小于不违约样本的比例，此时模型会花更多精力去你和不违约样本，但实际上找出违约样本更重要，这会导致模型可能在训练集上表现良好，但测试时表现不佳，为了改善样本比例不均衡的问题，可以使用过采样和欠采样的方法，假设现在有100个违约样本和1000个不违约样本。（1）随即过采样：随即过采样时从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，假设反腐抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。

SAP QM 采样方案的c1 d1 c2 d2 --多重采样使用QDP1创建采样方案的时候为什么只要填写c1 d1不用填写c2 d2等等呢？首先,C1/C2…C7代表接受数 D1/D2…D7代表拒收数也就是c1-d1是一组，如果c1=5 d1=6就代表如果不合格数量有6个，则拒收，如果不合格数量有5个可以接受。可以看出C1-D1此时间隔都是1，拒收数与接收数设置相差1。如果拒收数与接收数相差2或者更多这时候就要使用C2 .

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