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Générer des échantillons synthétiques avec votre IA

Connectez votre IA au SMOTE Oversampling Engine pour équilibrer vos jeux de données. Il utilise l'algorithme K-Nearest Neighbors pour créer de nouveaux points de données réalistes pour vos classes minoritaires.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment créer des données synthétiques pour les classes rares ?

Votre IA utilise l'interpolation K-Nearest Neighbors pour générer de nouveaux échantillons synthétiques qui imitent votre classe minoritaire actuelle. Cela équilibre votre jeu de données pour que vos modèles ne négligent pas les événements rares. Vous obtenez ainsi un jeu de données enrichi et prêt pour l'entraînement.

Les résultats du suréchantillonnage.

Ce que vous obtenez.

Une fois l'interpolation terminée par l'IA, vous obtiendrez ces résultats précis.

DONNÉES

Jeux de données équilibrés

L'IA génère de nouvelles lignes pour votre classe minoritaire. Vous obtenez un jeu de données où les événements rares ont suffisamment de poids pour être appris.

MODÈLE

Meilleure performance d'entraînement

En corrigeant le déséquilibre des classes, l'IA empêche le modèle d'être biaisé en faveur de la classe majoritaire. Cela améliore la détection des cas rares.

VALIDATION

Points de données réalistes

Le moteur utilise l'interpolation entre les points existants plutôt qu'une simple duplication. Cela garantit que les nouvelles données restent dans l'espace des caractéristiques réelles.

HUMAIN

Révision manuelle nécessaire

Vous devez inspecter les échantillons synthétiques pour vérifier leur pertinence métier. L'IA gère les calculs, mais vous validez la logique.

Le flux

Ce que fait votre IA une fois les données reçues.

L'IA gère les calculs mathématiques complexes de l'interpolation pour vous éviter d'écrire les algorithmes vous-même.

  1. Analyser le déséquilibre

    L'IA examine votre jeu de données pour identifier les classes sous-représentées.

    generate_smote

  2. Trouver les voisins

    Elle identifie les K-Nearest Neighbors de chaque échantillon minoritaire pour comprendre la distribution locale des données.

    generate_smote

  3. Interpoler les points

    Le moteur crée de nouveaux exemples synthétiques en traçant des segments entre les points minoritaires existants.

    generate_smote

  4. Exporter les résultats

    L'IA vous restitue le jeu de données enrichi pour l'entraînement de vos modèles.

    generate_smote

Essayez

Copiez ces commandes pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer le processus de suréchantillonnage.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos chemins de fichiers ou vos descriptions de données réelles.

Native V8 Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_Xu8tNfSu2oJQMkax65i8ODXUxkKCb3ZJKsseLvia/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Native V8 capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "smote-oversampling-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Xu8tNfSu2oJQMkax65i8ODXUxkKCb3ZJKsseLvia/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Génère des échantillons synthétiques pour la classe 'fraud' dans mon fichier CSV situé à /data/transactions.csv.

  • Utilise SMOTE pour équilibrer mon jeu de données dans ce notebook Jupyter en te basant sur la colonne 'target'.

  • J'ai un jeu de données déséquilibré dans ce dataframe ; effectue un suréchantillonnage de la classe minoritaire via K-Nearest Neighbors.

  • Analyse mes données d'entraînement dans le répertoire actuel et crée de nouveaux échantillons pour les étiquettes rares.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez le SMOTE Oversampling Engine une fois, puis demandez.

Liez simplement le MCP à votre client. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez immédiatement demander à votre IA d'équilibrer vos données.

Connecter le SMOTE Oversampling Engine à votre IA

FAQ

Fonctionnement de la tâche.

  • 01

    L'IA modifie-t-elle mon fichier de données original ?

    Non. L'IA génère un nouvel ensemble d'échantillons synthétiques. Votre fichier source original reste intact.

  • 02

    L'IA peut-elle décider quelles classes suréchantillonner ?

    Oui, si vous lui demandez d'identifier d'abord le déséquilibre. Vous pouvez aussi spécifier précisément la classe qui nécessite plus d'échantillons.

  • 03

    L'IA va-t-elle nettoyer mes données avant le suréchantillonnage ?

    Non. Cet outil est spécifiquement conçu pour générer des échantillons synthétiques. Le nettoyage et la suppression des valeurs aberrantes vous incombent.

  • 04

    Est-ce qu'elle se contente de dupliquer les lignes existantes ?

    Non. Elle utilise l'interpolation K-Nearest Neighbors pour créer des points de données entièrement nouveaux et uniques entre les points existants.

  • 05

    L'IA peut-elle effectuer de l'ingénierie de caractéristiques (feature engineering) ?

    Non. L'outil se concentre sur la génération d'échantillons à partir des caractéristiques que vous possédez déjà.

  • D'autres questions sur le SMOTE Oversampling Engine ? La page du connecteur les traite. Voir toutes les capacités du connecteur SMOTE Oversampling Engine

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