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在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高

在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高

在深度学习中,样本不均衡问题是一个常见的挑战,尤其是在你的老虎机任务中,某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。这种不均衡会导致模型偏向于高频样本(低中奖倍数的),而忽略低频样本(高中奖倍数的)。以下是 SMOTE 过采样损失函数加权 的具体实现方法:


1. SMOTE 过采样

SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种过采样技术,通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本,从而平衡数据集。

SMOTE 的步骤
  1. 选择少数类样本
       - 对于每个少数类样本 ( x_i ),找到其 ( k ) 个最近邻(通常 ( k = 5 ))。
  2. 生成合成样本
       - 随机选择一个最近邻 ( x_{zi} ),并在 ( x_i ) 和 ( x_{zi} ) 之间进行线性插值:
         [
         x_{\text{new}} = x_i + \lambda \cdot (x_{zi} - x_i)
         ]
         其中,( \lambda ) 是一个随机数(( 0 < \lambda < 1 ))。
  3. 重复生成
       - 重复上述过程,直到少数类样本的数量与多数类样本的数量接近。
Python 实现

使用 imbalanced-learn 库中的 SMOTE 实现:

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import numpy as np# 假设 X 是特征数据,y 是标签数据
X = np.array([[1, 2], [2

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