引言
在机器学习中，使用常用算法进行分类时，如：逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等，都假设数据集是平衡的，即：不同类别的数据在数量和质量上都是同等的。
然而，真实世界中大多数数据并不满足该要求，如：银行信用系统中，不守信用的客户是少数；又如：疾病诊断系统中，诊断为阳性的也是少数。倘若直接使用不平衡数据集并使用常用算法构建模型进行分类，结果是不理想的。
因此，解决不平衡数据带来的分类问题成了机器学习中的热点问题。
其常用解决方法大致可以分为三类：
（1）特征选择法；
（2）数据分布调整；
（3）模型训练算法调整。
特征选择法，即：突出少数类的特征，从而提高算法对少数类的识别率。
数据分布调整，即：使用欠采样、过采样、合成采样等方法调整使得少数类与多数类在数量和质量上同等，该方法可用于数据预处理阶段。
模型训练算法调整，即：改进算法本身，加强算法对少数类的学习能力，从而提升少数类的识别率。
本文使用第二种方法，即：数据分布调整，主要介绍SMOTE合成采样及其变种算法。
在下篇文章中，我将使用 python 带你写一遍 SMOTE 源码。
通过阅读本文，你可以了解：
（1）SMOTE 是什么？
（2）SMOTE 的原理？
（3）SMOTE 的改进算法有哪些？
好啦，我们开始吧。
SMOTE 是什么
SMOTE，根据 SMOTE 原文：Synthetic Minority Over-sampling Technique（合成少数类样本的过采样技术），很多人把它归类于过采样，我个人更喜欢称它为合成采样（怎么称呼都随便，各有所爱啦）
SMOTE 是一种合成采样技术，即从少数类样本出发，找到邻近样本，合成新的少数类样本，使少数类样本数与多数类样本数保持一致。
在 SMOTE 合成采样技术问世之前，过采样技术基本是通过复制样本来增加样本数量（如：随机过采样技术）。然而，通过简单的样本复制仅仅增加了样本数量，而不能提升样本质量，数据依旧是不平衡的，因此，分类器只能重复学习同样的特征，对分类性能的提升是很有限的。
SMOTE 则通过合成新样本的方法，算法可以从更多新样本中学习到更有利于少数类分类的内容，因此，SMOTE 一经问世就很火热，至今成了过采样的经典算法。
SMOTE 的原理
对于合成样本，考虑的问题是：
（1）如何合成；
（2）合成多少。
SMOTE 如何合成新样本：
很简单，
就是对所有少数类样本使用 k 近邻寻找邻近样本，然后进行直线随机插值，实现样本的合成。
其中，插值的位置是随机的，每个样本点插值的数量是均等的（多余的随机删掉）。
具体插值过程如下图所示：
图中设置 k 近邻中的 k=4，X1为少数类样本点，它找到了 X11,X12,X13,X14，这四个近邻样本点，在X1与X11之间的插值中，diff 是两样本点的距离，新生成的样本点 r1 在连接的直线上，gap 是 X1 到 X11 之间随机距离。
通过公式： r1 = X1 + gap * diff 生成样本。
这就是 SMOTE 合成样本的过程。
针对于合成多少样本合适，主要还是需要依赖数据本身，不过，一般情况下都是1:1的方式合成样本最好，因为数据越平衡，其分类效果越好。
SMOTE 的改进算法
与之前随机过采样相比，SMOTE 合成样本更好，但同时 SMOTE 也存在一些不足，于是产生了很多改进算法。
其改进算法基本可以分为以下几类：
（1）在样本初始选择方面改进：
主要针对初始样本选择方面，SMOTE 选择了所有少数类样本作为插值的候选样本，但并不是所有少数类样本都适合插值，这种改进主要是针对噪声问题的，例如下图所示：
如上图所示，SMOTE 可能会根据噪声点来插值，从而形成更多的噪声点。
这方面的改进比较有名的就是：Borderline-SMOTE 了。
该算法将少数类样本点分为：安全点、边缘点和危险点，三类，并且仅对边缘点进行插值，因为作者认为，边缘点在分类中作用更大，突出边缘点更有利于分类。
（2）与欠采样结合：
这种就很容易理解了，即：使用 SMOTE 合成更多少数类样本，结合对多数类的欠采样。
（3）插值类型的改进：
SMOTE 的插值很简单，使用的是随机线性插值法，因此具有盲目性，新生成样本不一定能精准的在合适的位置上。
其改进算法有，通过限制插值范围来改进插值的盲目性问题；或者使用特征加权来生成新样本；或者基于聚类来插值；或者基于图论来插值；或者基于分布插值。等等。
这些改进的插值技术，都是从插值类型出发来提高生成样本的质量。
（4）与特征选择或降维相结合：
先对样本集进行特征选择或降维操作，然后在新维度空间中使用 SMOTE 生成样本。例如：先进行 PCA，然后再使用 SMOTE 生成样本。
这种主要针对高维数据，通过降维后生成的样本更具有代表性。
（5）自适应生成样本：
该方法的原理是：通过学习难度自动调节样本权值来生成样本。使用该方法较为经典的算法有：ADASYN。
由于，目前没单独了解该算法，就不深入探讨了，请见谅。
（6）筛选出有噪声的样本：
主要针对 SMOTE 合成样本具有生成重叠样本和噪声样本的问题，使用某种噪声过滤技术，筛选出噪声样本，生成高质量的样本。可使用很多策略来过滤噪声，例如：使用贪婪滤波策略、基于集成技术的过滤策略、基于进化的过滤策略等等。
从以上改进算法可以看出，SMOTE 的发展已经很成熟了，改进算法也挺全面的。所以，可以安全使用，谨慎改进。
我终于写完了，谢谢你看完了。
下篇文章，我将详细讲解 SMOTE 源码。
参考文献
[1]SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique.
[2]Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning.
[3]SMOTE for Learning from Imbalanced Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary.
