数据处理算法
㈠ 澶ф暟鎹绠楁硶链夊摢浜
澶ф暟鎹绠楁硶链夊氱嶏纴浠ヤ笅鏄涓浜涗富瑕佺殑绠楁硶锛
涓銆佽仛绫荤畻娉
镵氱被绠楁硶鏄涓绉嶆棤鐩戠潱瀛︿範镄勭畻娉曪纴瀹冨皢鐩镐技镄勬暟鎹镣瑰垝鍒嗗埌钖屼竴涓闆嗙兢涓銆傚父瑙佺殑镵氱被绠楁硶鍖呮嫭K鍧囧艰仛绫汇佸眰娆¤仛绫荤瓑銆傝繖浜涚畻娉曞湪澶勭悊澶ф暟鎹镞惰兘澶熸湁鏁埚湴杩涜屾暟鎹鍒嗙粍锛屽府锷╁彂鐜版暟鎹涓镄勬ā寮忓拰缁撴瀯銆
浜屻佸垎绫荤畻娉
鍒嗙被绠楁硶鏄涓绉岖洃镌ｅ︿範镄勭畻娉曪纴瀹冮氲繃瀵瑰凡鐭ョ被鍒镄勬暟鎹杩涜屽︿範锛岀劧钖庨勬祴鏂版暟鎹镄勭被鍒銆傚父瑙佺殑鍒嗙被绠楁硶鍖呮嫭鍐崇瓥镙戝垎绫汇佹敮鎸佸悜閲忔満鍒嗙被绛夈傝繖浜涚畻娉曞湪澶勭悊澶ф暟鎹镞惰兘澶熷揩阃熻繘琛岄勬祴鍜屽垎绫伙纴骞挎硾搴旂敤浜庢暟鎹鎸栨帢銆佹満鍣ㄦ帹钻愮瓑棰嗗烟銆
涓夈佸叧镵旇勫垯鎸栨帢绠楁硶
鍏宠仈瑙勫垯鎸栨帢绠楁硶涓昏佺敤浜庡彂鐜版暟鎹涓镄勫叧镵斿叧绯汇傚吀鍨嬬殑鍏宠仈瑙勫垯鎸栨帢绠楁硶链堿priori绠楁硶绛夈傝繖浜涚畻娉曞湪澶勭悊澶ф暟鎹镞惰兘澶熷彂鐜颁笉钖屾暟鎹椤逛箣闂寸殑鍏宠仈鍏崇郴锛屽逛簬璐鐗╃鍒嗘瀽銆佺敤鎴疯屼负鍒嗘瀽绛夊満鏅闱炲父链夌敤銆
锲涖佸洖褰掑垎鏋愮畻娉
锲炲綊鍒嗘瀽绠楁硶鏄涓绉嶉勬祴镐х殑寤烘ā鎶链锛岀敤浜庢牴鎹宸茬煡镄勬暟鎹棰勬祴链𨱒ョ殑缁撴灉銆傚父瑙佺殑锲炲綊鍒嗘瀽绠楁硶鍖呮嫭绾挎у洖褰掋侀昏緫锲炲綊绛夈傝繖浜涚畻娉曞湪澶勭悊澶ф暟鎹镞惰兘澶熷缓绔嫔彉閲忎箣闂寸殑鍏崇郴妯″瀷锛岀敤浜庨勬祴鍜屽喅绛栨敮鎸併
浜斻佹繁搴﹀︿範绠楁硶
娣卞害瀛︿範绠楁硶鏄涓绉嶅熀浜庣炵粡缃戠粶镄勬満鍣ㄥ︿範绠楁硶锛岃兘澶熷勭悊澶ц勬ā镄勬暟鎹闆嗗苟镊锷ㄦ彁鍙栨暟鎹镄勭壒寰併傚父瑙佺殑娣卞害瀛︿範绠楁硶鍖呮嫭鍗风Н绁炵粡缃戠粶锛圕NN锛夈佸惊鐜绁炵粡缃戠粶锛圧NN锛夌瓑銆傝繖浜涚畻娉曞湪澶勭悊锲惧儚銆佽嗛戙佹枃链绛夊ぇ鏁版嵁镞惰〃鐜板嚭镩濂界殑镐ц兘銆
浠ヤ笂鏄涓昏佺殑鍑犵嶅ぇ鏁版嵁绠楁硶镄勭亩瑕佷粙缁嶃傚畠浠钖勮嚜链夌潃涓嶅悓镄勭壒镣瑰拰搴旂敤鍦烘櫙锛屽彲镙规嵁鍏蜂綋镄勯渶姹傞夋嫨钖堥傜殑澶ф暟鎹绠楁硶杩涜屾暟鎹澶勭悊鍜屽垎鏋愩
㈡ 常用的数据预处理方法
常用的数据预处理方法包括以下几种：
基于粗糙集理论的约简方法：
- 简介：粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具，可以用于数据的约简和特征选择。
基于概念树的数据浓缩方法：
- 简介：在数据库中，许多属性可以进行数据归类，各属性值和概念依据抽象程度不同构成一个层次结构，即概念树。此方法通过概念树进行数据的浓缩和归类。
信息论思想和普化知识发现：
- 简介：特征知识和分类知识是普化知识的两种主要形式。其算法可以分为数据立方方法和面向属性归纳方法，用于从数据中提取有用的特征和分类规则。
基于统计分析的属性选取方法：
- 简介：采用统计分析中的算法进行特征属性的选取，如主成分分析、逐步回归分析、公共因素模型分析等，以识别和保留数据中的关键特征。
遗传算法：
- 简介：遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的全局随机搜索算法。它将问题的可能解编码为染色体，通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解或近似最优解。
这些方法各有特点，适用于不同的数据预处理场景和需求。在实际应用中，可以根据数据的特性和预处理目标选择合适的方法。
㈢ 非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN
非平衡数据处理是机器学习领域的一个挑战性问题，尤其是在类别不平衡的数据集上构建分类器时。在这种情况下，多数类（正常类）与少数类（异常类）之间的数量差异会导致模型倾向于预测多数类，从而忽略了对少数类的识别。本文探讨了SMOTE、borderline SMOTE和ADASYN三种改良算法，以平衡数据集，提高少数类的识别能力。
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，合成少数类过采样技术）通过在少数类样本之间生成合成样本来实现数据平衡。然而，该方法在处理少数类中距离较远的样本时可能会导致类别错误，这是SMOTE的一个局限性。
为了解决这一问题，作者引入了borderline SMOTE算法。该算法首先对少数类观测值进行分类，识别出潜在的边界点，并在创建合成数据时忽略了这些样本数据。此外，borderline SMOTE还将一些点分类为边界点，并从这些点完全重新采样，以减少类别错误的可能性。通过这种方式，算法更加精确地平衡数据集，提高了模型对少数类的识别能力。
ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach）则提供了一个更通用的框架，通过计算每个少数观测值与其邻域中多数观测值的比例，从而生成合成样本。ADASYN通过将杂质比率转换为概率分布，并根据比率的高低生成更多的合成样本，实现了对少数类的更精细平衡。这种适应性方法使得ADASYN在处理类别不平衡数据集时，具有比borderline SMOTE更平滑的边界，有助于避免过度拟合和类别错误。
总结而言，通过SMOTE、borderline SMOTE和ADASYN等改良算法，我们可以有效处理非平衡数据集中的类别不平衡问题。这些算法在金融风控、欺诈检测等领域有着广泛的应用，为构建准确的分类模型提供了有力支持。在实际应用中，为了进一步提升模型性能，可以结合Python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课程，学习更多关于风控建模的知识。若需定制机器学习模型或论文，公司提供一对一服务，确保满足个性化需求，并提供正规发票。所有内容遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，确保原创性与合法性。