nearmiss重采样算法
近似接近算法（NearMiss）是一种用于解决不平衡数据集问题的重采样算法。不平衡数据集指的是训练集中不同类别的样本数量差异较大的情况。在这种情况下，模型可能会倾向于预测样本数量多的类别，而忽略数量少的类别。近似接近算法通过减少数量多的类别样本数量或增加数量少的类别样本数量，来平衡不平衡数据集，从而提高模型的性能。
近似接近算法主要有三种变体：NearMiss-1、NearMiss-2和NearMiss-3、这些算法的基本思想是选择与数量少的类别样本“接近”的数量多的类别样本进行重采样。
NearMiss-1算法首先计算每个数量多类别样本与数量少类别样本的欧氏距离，然后选择与最近的K个数量少类别样本距离最小的数量多类别样本进行重采样。这样可以确保数量少类别样本与重采样后的数量多类别样本之间的距离最小，从而增加了数量少类别样本的遗传信息。
NearMiss-2算法不仅选择了与数量少类别样本接近的数量多类别样本，还选择了与数量多类别样本接近的数量少类别样本。具体来说，该算法首先计算每个数量多类别样本与数量少类别样本的欧氏距离，然后选择与最近的K个数量少类别样本距离最小的数量多类别样本进行重采样，正则化正交匹配追踪
同时选择与最近的K个数量多类别样本距离最小的数量少类别样本进行重采样。这样可以更全面地考虑数量多类别样本与数量少类别样本之间的距离关系，从而进一步提高重采样效果。
NearMiss-3算法与前两个算法有所不同。该算法首先计算数量多类别样本之间的最近邻距离，然后选择同时与至少一个数量不多类别样本距离最小的数量多类别样本进行重采样。这样可以确保重采样后的数量多类别样本能够更好地覆盖数量不多类别样本的分布区域，从而提高模型的泛化能力。
总的来说，近似接近算法是一种有效的解决不平衡数据集问题的重采样算法。通过选择合适的重采样策略，可以使得不同类别的样本数量相对均衡，从而提高模型对数量少类别样本的预测性能。不过需要注意的是，近似接近算法并不能保证在所有情况下都能获得最好的结果，因此在应用时需要根据具体问题进行调参和验证。

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