本文介紹基於R語言中的UBL包，讀取.csv格式的Excel表格檔案，實現SMOTE演算法與SMOGN演算法，對機器學習、深度學習迴歸中，訓練資料集不平衡的情況加以解決的具體方法。
在之前的文章SMOGN演算法Python實現：解決迴歸分析中的資料不平衡中，我們介紹了基於Python語言中的smogn包，實現SMOGN演算法，對機器學習、深度學習迴歸中訓練資料集不平衡的情況加以解決的具體方法；而我們也在上述這一篇文章中提到了，SMOGN演算法的Python實現實在是太慢了，且Python還無法較為方便地實現迴歸資料的SMOTE演算法。因此，我們就在本文中介紹一下基於R語言中的UBL包，實現SMOTE演算法與SMOGN演算法的方法。對於這兩種演算法的具體介紹與對比，大家參考上述提到的這一篇文章即可，這裡就不再贅述了。
首先，我們配置一下所需用到的R語言UBL包。包的下載方法也非常簡單，我們輸入如下的程式碼即可。
install.packages("UBL")
輸入程式碼後，按下回車鍵，執行程式碼；如下圖所示。
接下來，我們即可開始程式碼的撰寫。在這裡，我們最好透過如下的方式新建一個R語言指令碼（我這裡是用的RStudio）；因為後期執行演算法的時候，我們往往需要對比多種不同的引數搭配效果，透過指令碼來執行程式碼會比較方便。
其中，我們需要的程式碼如下所示。
library(UBL)
csv_path <- r"(E:\01_Reflectivity\99_Model_Training\00_Data\02_Extract_Data\26_Train_Model_New\Train_Model_0710.csv)"
result_path <- r"(E:\01_Reflectivity\99_Model_Training\00_Data\02_Extract_Data\26_Train_Model_New\Train_Model_0710_smote_nir.csv)"
data <- read.csv(csv_path)
data_nona <- na.omit(data)
data_nona$PointType <- as.factor(data_nona$PointType)
data_nona$days <- as.factor(data_nona$days)
data_smote <- SmoteRegress(inf_dif~., data_nona, dist = "HEOM", C.perc = "balance")
data_smogn <- SMOGNRegress(inf_dif~., data_nona, thr.rel = 0.6, dist = "HEOM", C.perc = "extreme")
hist(data_nona$inf_dif, breaks = 50)
hist(data_smote$inf_dif, breaks = 50)
hist(data_smogn$inf_dif, breaks = 50)
write.csv(data_smogn, file = result_path, row.names = FALSE)
write.csv(data_smote, file = result_path, row.names = FALSE)
其中，上述程式碼的具體含義如下。
首先，透過library(UBL)將我們剛剛配置好的UBL包加以載入，該包提供了處理不平衡資料的函式和演算法；隨後，我們可以設定輸入的.csv格式檔案的路徑，這一檔案中儲存了我們需要加以處理的資料；隨後，我們設定輸出的.csv格式檔案的路徑，這一檔案就是我們加以處理後的結果資料。
接下來，我們使用read.csv函式讀取輸入的.csv格式檔案，並將其儲存在變數data中。其後的data_nona <- na.omit(data)程式碼表示，去除資料中的缺失值，將處理後的資料儲存在data_nona中。隨後，這裡需要注意，由於我們的輸入資料中含有數值型的類別變數，因此需要將其轉換為因子（factor）型別，這樣才可以被UBL包識別為類別變數。
接下來，第一個函式SmoteRegress()就是使用SMOTE演算法對data_nona進行迴歸任務的不平衡處理——其中inf_dif是目標變數（因變數），~.表示使用所有其他列作為特徵（自變數），dist = "HEOM"表示使用HEOM（Heterogeneous Euclidean-Overlap Metric）距離度量（注意，只要我們的輸入資料中有類別變數，那麼就需要用這一種距離表示方式），最後的C.perc = "balance"表示平衡類別比例。
隨後的SMOGNRegress()函式，則是使用SMOGN演算法對 data_nona 進行迴歸任務的不平衡處理——其中thr.rel = 0.6表示設定相對閾值為0.6，這個引數設定的越大，演算法執行的程度越深；其他引數則和前一個函式類似。這裡如果大家需要對兩個函式的引數加以更進一步的理解，可以直接訪問其官方網站。
最後，為了比較一下我們執行SMOTE演算法與SMOGN演算法的結果，可以繪製一下data_nona中，目標變數inf_dif的直方圖，breaks = 50表示將直方圖分成50個條塊。
如果透過直方圖確定我們演算法處理後的資料可以接受，那麼就可以將處理結果資料寫入到輸出的.csv格式檔案，row.names = FALSE表示不儲存行索引。
執行上述程式碼後，我們可以實際看一下三個直方圖的結果情況。首先，是處理前的資料，如下圖所示。
其次，是SMOTE演算法處理後的資料，如下圖所示。
最後，是SMOGN演算法處理後的資料，如下圖所示。
基於以上圖片可以很清楚地看出，SMOTE演算法與SMOGN演算法確實對於原始的資料分佈而言，有著明顯的改變作用。
至此，大功告成。