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基于过抽样技术的不平衡数据分类研究的中期报告
一、背景介绍
不平衡数据问题是指由于样本的数量分布不均造成的问题，当某一类别的样本数量明显少于其他类别时，会导致分类器在训练和测试阶段都表现不佳。不平衡数据问题广泛存在于诸多领域，如金融风控、医学诊断、异常检测等。因此，解决不平衡数据问题是当前机器学习研究的热点之一。
目前，解决不平衡数据问题的方法主要有两大类，一类是基于数据层面的方法，如欠采样、过采样、合成新数据等；另一类是基于模型层面的方法，如改进模型参数、改进损失函数、集成学习等。其中，过采样技术是比较常用的一种方法。
本中期报告将重点研究基于过抽样技术的不平衡数据分类方法，旨在通过实验验证过抽样技术在不平衡数据分类中的效果，同时探究不同的过抽样方法在分类效果上的差异。
二、研究内容
1.数据集的介绍
本研究中所使用的数据集是一个二分类问题，共有10000个样本，其中正样本有1000个，负样本有9000个，正负样本比例为1:9。该数据集是一个虚拟数据集，通过设置正负样本之间的距离、密度、数量等参数生成。该数据集用于验证本研究的方法在解决不平衡数据问题时的有效性。
2.过抽样方法的设计与实现
本研究中设计了三种过抽样方法：SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN。其中，SMOTE是最基础的过抽样方法，它通过对小类样本进行随机线性插值来合成新的样本，以使得正负样本数量相当；Borderline-SMOTE是对SMOTE的改进，它只对少数类样本周围的边界样本进行插值，从而避免了在随机插值时产生的噪声；ADASYN是一种自适应的过抽样方法，它根据邻近样本的分布情况，生成更多的样本，以增强对少数类样本的学习。
3.实验方案设计
本研究中的实验按照以下步骤进行：
（1）划分数据集：将数据集按照8:2的比例划分为训练集和测试集；
（2）不同过抽样方法的比较：将训练集进行过抽样处理，分别使用SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN三种方法进行过抽样，并将过抽样后的数据集用于训练分类器，记录分类器在测试集上的准确率、精确率、召回率等指标；
（3）不同过抽样方法的参数比较：对于Borderline-SMOTE与ADASYN，它们都有一些超参数，本实验将尝试不同的超参数组合，比较不同组合在分类效果上的差异。
三、预期结果
通过对实验结果的分析，我们预期可以得到以下结论：
（1）过抽样技术可以有效地解决不平衡数据问题，使得分类器的准确率、精确率、召回率等指标均有所提升；
（2）不同的过抽样方法在分类效果上存在差异，ADASYN方法有望在不平衡数据分类问题上表现更好；
（3）对于Borderline-SMOTE与ADASYN，超参数的选择对过抽样效果的影响较大，需要在实践中进行调整。
四、总结
在不平衡数据分类问题中，过抽样技术是一种主要的解决方法之一。本研究主要关注基于过抽样技术的不平衡数据分类方法，设计并实现了三种过抽样方法，尝试了不同的超参数组合，并计划对实验结果进行分析和总结。我们希望通过本研究，为解决不平衡数据问题提供一些新的思路和方法，以促进机器学习在实际应用中的进一步发展。