SMOTE

SMOTE - Synthetic Minority Oversampling Technique (technique de suréchantillonnage synthétique des minorités)

SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) est un algorithme utilisé dans l'apprentissage supervisé pour résoudre les problèmes de déséquilibre des classes dans les ensembles de données. Le déséquilibre des classes se produit lorsque l'ensemble de données contient plus ou moins d'instances d'une classe que d'une autre. SMOTE fonctionne en générant des instances synthétiques (inexistantes) le long de la direction de la ligne reliant deux instances existantes, des données de la classe minoritaire dans l'ensemble de données.

Il s'agit d'une technique utilisée pour réduire la probabilité qu'un classificateur prédise une classe de manière incorrecte. SMOTE est avantageux en ce sens qu'il permet un échantillonnage artificiel de la classe minoritaire, ce qui est utile lorsque les données relatives à la classe sont rares. La technique consiste à prélever un échantillon aléatoire dans la classe minoritaire (voisins proches), puis à créer des points de données synthétiques qui sont ajoutés à la classe minoritaire avec des caractéristiques aléatoires synthétisées le long de la direction du vecteur de la classe minoritaire vers les voisins les plus proches de la classe majoritaire.

La méthode s'est avérée efficace dans le cas d'ensembles de problèmes extrêmement déséquilibrés ou dont la frontière de décision n'est pas linéaire. SMOTE est particulièrement utile lorsqu'il y a beaucoup d'échantillons de la classe majoritaire, mais pas assez d'échantillons de la classe minoritaire. Il peut améliorer la précision et réduire le biais des classificateurs, ainsi que le coût des erreurs faussement positives.

En raison de son efficacité, SMOTE est largement utilisé dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, la finance et l'écotoxicologie. Il est également largement utilisé pour l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive dans les domaines de la programmation informatique et de la cybersécurité.