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ADASYN是自適應合成採樣技術的縮寫，它是一種專門用來處理機器學習中不平衡資料集問題的方法。當資料集中某些類別的樣本數量遠少於其他類別時，傳統的機器學習模型往往會偏向於預測多數類別，而忽略少數類別的重要特徵。
ADASYN的核心思想是自適應地為少數類別生成合成樣本。它會分析每個少數類別樣本周圍多數類別的密度分佈。對於那些位於決策邊界附近、周圍有較多多數類別樣本的少數類別樣本，ADASYN會生成更多的合成樣本來加強這些困難區域的學習。而對於那些位於安全區域、周圍都是同類樣本的少數類別樣本，則生成較少的合成樣本。
ADASYN的生成過程分為三個主要步驟。首先，計算每個少數類別樣本周圍的鄰居密度比例，也就是在其K個最近鄰居中多數類別樣本所佔的比例。接著，根據這個密度比例來分配需要為該樣本生成的合成樣本數量，密度比例越高的樣本會分配到更多的生成數量。最後，通過在原始少數類別樣本與其隨機選擇的少數類別鄰居之間進行線性插值來生成新的合成樣本。
ADASYN與SMOTE的主要差異在於樣本生成策略。SMOTE會為每個少數類別樣本均勻地生成相同數量的合成樣本，不考慮樣本周圍的環境複雜度。而ADASYN則採用自適應的方法，會根據每個樣本周圍多數類別的密度來決定生成數量，重點關注那些位於決策邊界附近的困難學習區域。這種策略使得ADASYN能夠更有效地提高分類器在邊界區域的性能，特別是提升對少數類別的召回率和F1分數。
總結來說，ADASYN是一種先進的自適應合成採樣技術，專門用於處理機器學習中的不平衡資料集問題。它的核心優勢在於能夠根據每個少數類別樣本周圍的環境密度來智能分配合成樣本的生成數量，重點強化那些位於決策邊界附近的困難學習區域。相比傳統的SMOTE方法，ADASYN能夠更有效地提升分類器在邊界區域的性能，特別是提高對少數類別的識別能力。這使得ADASYN在醫療診斷、金融風險控制、異常檢測等需要高精度識別少數類別的應用領域中發揮重要作用。