重采样方法与机器学习综述【中科院-毕华】

资 源 简 介

重采样方法与机器学习综述【中科院-毕华】

详 情 说 明

在机器学习领域，数据质量对模型性能具有决定性影响。重采样技术作为解决数据不平衡问题的有效手段，近年来受到广泛关注。中科院毕华团队对此进行了系统性研究，为相关领域提供了重要参考。

重采样方法主要分为欠采样和过采样两大类。欠采样通过减少多数类样本数量来平衡数据分布，可能导致信息丢失。过采样则通过增加少数类样本实现平衡，但需要避免过拟合风险。SMOTE算法作为经典过采样方法，通过插值生成新的合成样本，有效缓解了简单复制带来的局限性。

在机器学习模型评估中，重采样技术能够显著改善分类器对少数类的识别能力。特别是针对医疗诊断、金融欺诈检测等数据极度不平衡的场景，合理应用重采样方法可使召回率等关键指标提升30%以上。交叉验证与重采样结合使用时，需注意保持采样策略的独立性，防止数据泄漏。

当前研究趋势显示，自适应重采样和深度生成模型正在成为新的技术突破点。这些方法能够根据数据分布动态调整采样策略，或利用生成对抗网络产生更真实的少数类样本。中科院团队提出的混合采样框架，通过集成多种采样器的优势，在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的性能表现。