ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一種用于處理類別不平衡問題的樣本生成方法，主要用于分類任務。該方法旨在通過自適應生成合成樣本，增加少數(shù)類別的樣本數(shù)量，從而平衡類別分布，改善模型的性能。
ADASYN的主要思想是根據(jù)不同樣本的分布密度，對不同類別的樣本進行不同程度的過采樣。密度越低的類別，生成的合成樣本越多。這樣可以在不同類別之間平衡樣本數(shù)量，同時保持數(shù)據(jù)的多樣性。
ADASYN的工作流程如下：
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計算每個少數(shù)類別樣本的密度： 使用近鄰方法（例如K近鄰）計算每個少數(shù)類別樣本周圍樣本的密度。
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計算每個少數(shù)類別樣本的樣本生成比例： 計算每個少數(shù)類別樣本需要生成的合成樣本的數(shù)量，生成比例與密度成正比。
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為每個少數(shù)類別樣本生成合成樣本： 對每個少數(shù)類別樣本，根據(jù)計算得到的生成比例，生成一定數(shù)量的合成樣本。合成樣本的特征通常是原始樣本特征與其近鄰樣本特征的差的加權和。
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將合成樣本添加到原始數(shù)據(jù)集中： 將生成的合成樣本與原始數(shù)據(jù)集合并，形成新的平衡數(shù)據(jù)集。
ADASYN的優(yōu)勢在于它能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況動態(tài)地調(diào)整過采樣程度，更靈活地處理不同密度和形狀的少數(shù)類別分布。這使得ADASYN在應對不同場景下的類別不平衡問題時表現(xiàn)得相對較好。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-840553.html
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