论文：Borderline-SMOTE: A New Over-Sampling Method in Imbalanced Data Sets Learning
https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.308.9315&rep=rep1&type=pdf
Borderline Smote 算法只过采样小样本数据的边界
算法思路：
- 从小样本出发，计算小样本点
p
p
p的k近邻的全部样本，如果：
- 全是其他类别的样本点，则这个点是噪声（noise），不管了
- 一半以上，但非全部是其他类别的样本点，则为DANGER(危险)点，论文中认为这部分是容易被错误分类的点，在这些点周围生成数据
- 一半以下是其他类别的样本点，意味着这个点是安全的，不管了
- 对于DANGER(危险)点，按照SMOTE的思路（可以参考：https://blog.csdn.net/weixin_35757704/article/details/121927100）在线段上随机生成数据
示例代码
import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import BorderlineSMOTE
def get_dataset():
from sklearn.datasets import make_classification
data_x, data_y = make_classification(n_samples=1000, n_classes=2, n_features=6, n_informative=4,
random_state=0) # 2个特征
data_x = pd.DataFrame(data_x)
data_x.columns = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6']
data_y = pd.Series(data_y)
# 删除部分数据：删除100个label为0的数据
drop_index = data_y[data_y == 0].sample(100).index
data_y = data_y.drop(drop_index)
data_x = data_x.drop(drop_index)
return data_x, data_y
if __name__ == '__main__':
x_data, y_data = get_dataset() # 获取数据源
# 生成数据
smote_data = BorderlineSMOTE().fit_resample(x_data, y_data.values)
new_x_data = smote_data[0] # 新的x
new_y_data = smote_data[1] # 新的y
