ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）是一种用于处理类别不平衡问题的样本生成方法，主要用于分类任务。该方法旨在通过自适应生成合成样本，增加少数类别的样本数量，从而平衡类别分布，改善模型的性能。
ADASYN的主要思想是根据不同样本的分布密度，对不同类别的样本进行不同程度的过采样。密度越低的类别，生成的合成样本越多。这样可以在不同类别之间平衡样本数量，同时保持数据的多样性。
ADASYN的工作流程如下：
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计算每个少数类别样本的密度： 使用近邻方法（例如K近邻）计算每个少数类别样本周围样本的密度。
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计算每个少数类别样本的样本生成比例： 计算每个少数类别样本需要生成的合成样本的数量，生成比例与密度成正比。
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为每个少数类别样本生成合成样本： 对每个少数类别样本，根据计算得到的生成比例，生成一定数量的合成样本。合成样本的特征通常是原始样本特征与其近邻样本特征的差的加权和。
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将合成样本添加到原始数据集中： 将生成的合成样本与原始数据集合并，形成新的平衡数据集。
ADASYN的优势在于它能够根据数据的分布情况动态地调整过采样程度，更灵活地处理不同密度和形状的少数类别分布。这使得ADASYN在应对不同场景下的类别不平衡问题时表现得相对较好。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-840553.html
请注意，关于ADASYN的详细信息可能随着时间的推移而有所变化，建议查阅最新的相关文献或官方资料以获取准确的算法描述。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-840553.html
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