SMOTE

SMOTE - Synthetic Minority Oversampling Technique (метод синтетической переборки меньшинств)

SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) - это алгоритм, используемый в контролируемом обучении для решения проблем дисбаланса классов в наборах данных. Дисбаланс классов возникает, когда набор данных содержит больше или меньше экземпляров одного класса, чем другого. SMOTE работает путем создания синтетических экземпляров (несуществующих) вдоль направления линии, соединяющей два существующих экземпляра, данных класса меньшинства в наборе данных.

Это техника, используемая для снижения вероятности того, что классификатор неправильно предскажет класс. SMOTE полезен тем, что позволяет искусственно увеличить выборку класса меньшинства, что полезно при недостатке данных о классе. Метод работает путем взятия случайной выборки из класса меньшинства (ближайшие соседи), а затем создания синтетических точек данных, которые добавляются к классу меньшинства со случайными характеристиками, синтезируемыми вдоль направления вектора от класса меньшинства к ближайшим соседям в классе большинства.

Метод доказал свою эффективность при работе с наборами задач, которые либо крайне несбалансированы, либо имеют нелинейную границу принятия решения. SMOTE особенно полезен, когда имеется много образцов класса большинства, но недостаточно образцов класса меньшинства. Он может повысить точность и уменьшить смещение классификаторов, а также снизить стоимость ошибок ложных срабатываний.

Благодаря своей эффективности SMOTE широко используется в различных областях, таких как компьютерное зрение, финансы и экотоксикология. Он также широко используется в машинном обучении и предиктивной аналитике в области компьютерного программирования и кибербезопасности.