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主要内容：

　　非平衡数据的特征

　　SMOTE算法的思想及步骤

　　SMOTE算法的手工案例

　　SMOTE算法的函数介绍

1.非平衡数据的特征

在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。

如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较多观测的类。为了解决数据的非平衡问题，2002年Chawla提出了SMOTE算法，即合成少数过采样技术，它是基于随机过采样算法的一种改进方案。

2.SMOTE算法的思想及步骤

SMOTE算法的基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。

算法步骤为：

• 采样最邻近算法，计算出每个少数类样本的K个近邻。
• 从K个近邻中随机挑选N个样本进行随机线性插值。
• 构造新的少数类样本。
• 将新样本与原数据合成，产生新的训练集。

3.SMOTE算法的手工案例

 （4）重复步骤（1）、（2）和（3），通过迭代少数类别中的每一个样本????，最终将原始的少数类别样本量扩大为理想的比例。

 4.SMOTE算法的函数介绍

非平衡数据的处理（SMOTE算法）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/HuangYJ/p/11773690.html