imbalanced-learn是一个Python库,专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。 这个库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法,旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。Imbalanced-learn支持欠采样、过采样、结合欠采样和过采样的方法,以及一些集成学习方法。此外,它还提供了...
使用conda安装如果使用pip无法安装imbalanced-learn,可以考虑使用conda来安装。首先,打开Anaconda Navigator,然后选择“Environments”选项卡。接着,创建一个新的环境(如果尚未创建),并激活该环境。最后,在命令行中输入以下命令来安装imbalanced-learn: conda install -c conda-forge imbalanced-learn 检查pip工具确保你正在使...
在开始之前,打开终端或命令提示符,用于执行安装命令和验证安装结果。 安装imbalanced-learn库 使用以下命令安装imbalanced-learn库: pip install imbalanced-learn 1. 此命令会从Python Package Index(PyPI)中下载imbalanced-learn库,并自动安装到你的Python环境中。 验证安装成功 在终端或命令提示符中执行以下代码,验证imb...
imblearn/imbalanced-learn是一个python包,它提供了许多重采样技术,常用于显示强烈类间不平衡的数据集中。它与scikit learn兼容,是scikit-learn-contrib项目的一部分。 在python3.6+下测试了imbalanced-learn。依赖性要求基于上一个scikit学习版本: scipy(>=0.19.1) numpy(>=1.13.3) scikit-learn(>=0.22) joblib(>...
imblearn/imbalanced-learn 库的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 目录 imblearn/imbalanced-learn 库的简介 imblearn/imbalanced-learn 库的安装 imblearn/imbalanced-learn 库的使用方法 imblearn/imbalanced-learn 库的简介 imblearn/imbalanced-learn 是一个 python 包,它提供了许多重采样技术,常用于显示强烈类间不...
imblearn/imbalanced-learn库的简介 imblearn/imbalanced-learn是一个python包,它提供了许多重采样技术,常用于显示强烈类间不平衡的数据集中。它与scikit learn兼容,是scikit-learn-contrib项目的一部分。 在python3.6+下测试了imbalanced-learn。依赖性要求基于上一个scikit学习版本: ...
imblearn/imbalanced-learn库的简介 imblearn/imbalanced-learn是一个python包,它提供了许多重采样技术,常用于显示强烈类间不平衡的数据集中。它与scikit learn兼容,是 scikit-learn-contrib 项目的一部分。 在python3.6+下测试了imbalanced-learn。依赖性要求基于上一个scikit学习版本: ...
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imblearn/imbalanced-learn库的简介 imblearn/imbalanced-learn是一个python包,它提供了许多重采样技术,常用于显示强烈类间不平衡的数据集中。它与scikit learn兼容,是scikit-learn-contrib项目的一部分。 在python3.6+下测试了imbalanced-learn。依赖性要求基于上一个scikit学习版本: ...
imbalanced-learn是一个Python库,专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。 这个库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法,旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。Imbalanced-learn支持欠采样、过采样、结合欠采样和过采样的方法,以及一些集成学习方法。此外,它还提供了多种方法来进行欠采样和过采样,包括使用...