深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[人工采样技术之ADASYN采样法]

深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：样本采样技术-[人工采样技术之ADASYN采样法]

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与Borderline-SMOTE算法相类似，ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）算法也是一种改进的SMOTE算法。该算法于2008年提出，其主要思想是充分利用样本的密度分布信息来确定各少数类样本用作主样本的频次，为少数较难学习的类别样本合成更多的训练数据，从而尽可能修正类别不平衡分布所产生的负面影响。

从上式不难看出，与Borderline-SMOTE算法相似，ADASYN算法更关注那些位于决策边界附近的少数类样本，它们被选作主样本的频次远远高于那些位于少数类决策区域内的样本。当然，这也会进一步放大少数类噪声信息的传播强度，ADASYN算法的具体流程如下：

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