显示未通过欠采样方法选择的数据

欠采样方法是一种用于处理不平衡数据集的技术，它通过减少多数类样本数量来平衡多数类和少数类之间的比例。以下是关于欠采样方法选择数据的完善且全面的答案：

概念： 欠采样方法是一种数据预处理技术，旨在解决分类任务中的数据不平衡问题。在不平衡数据集中，某些类别的样本数量远远超过其他类别，这可能导致模型偏向于预测多数类，而对少数类的预测效果较差。欠采样方法通过减少多数类样本的数量，来平衡数据集中各个类别的样本数量，从而提高模型对少数类的预测能力。

分类： 欠采样方法可以分为两大类：随机欠采样和非随机欠采样。

1. 随机欠采样：随机欠采样方法从多数类中随机选择一部分样本进行删除，以减少多数类样本的数量。常见的随机欠采样方法有随机下采样和随机集成。

• 随机下采样（Random Under Sampling）：随机选择多数类样本进行删除，使得多数类与少数类的样本数量接近。这种方法简单快捷，但可能会丢失部分有用信息。
• 随机集成（Ensemble of Random Under Sampling）：通过随机下采样多次，并在每次下采样后训练模型，然后将这些模型进行集成，以减少随机性带来的影响。

1. 非随机欠采样：非随机欠采样方法通过考虑样本之间的相关性或特征空间的分布，选择性地删除多数类样本，以达到平衡数据集的目的。常见的非随机欠采样方法有Tomek Links、Edited Nearest Neighbors（ENN）、One-Sided Selection等。

• Tomek Links：Tomek Links方法通过计算两个不同类别之间的近邻关系，找出属于多数类的样本中与少数类最近的样本对，然后删除这些样本对中的多数类样本。这样可以增加多数类样本与少数类样本之间的边界。
• Edited Nearest Neighbors（ENN）：ENN方法通过计算每个样本的近邻，删除那些在近邻中与其类别不同的样本，以减少多数类样本中的噪声样本。
• One-Sided Selection：One-Sided Selection方法结合了Tomek Links和ENN方法的思想，首先使用ENN方法进行样本删除，然后使用Tomek Links方法进一步删除多数类与少数类之间的样本对。

优势：

• 平衡数据集：欠采样方法能够减少多数类样本的数量，从而平衡数据集，使得各个类别的样本数量接近，有助于模型更好地学习少数类的特征。
• 提高模型性能：平衡数据集可以提高模型对少数类的预测能力，减少对多数类的过度拟合。

应用场景： 欠采样方法适用于数据不平衡的分类任务，特别是在多数类和少数类之间样本数量差异较大时。例如，在信用卡欺诈检测、罕见疾病预测、网络入侵检测等场景下，由于欺诈、疾病或网络攻击等少数类事件的发生频率相对较低，导致数据集中多数类样本数量远远大于少数类样本数量，此时可以使用欠采样方法来平衡数据集。

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