python包imbalanced-learn (原imblearn)0.7.0版本 有严重bug,建议使用0.6.0版本。 附送python和pip常用命令 01 查看python版本: python --version 02 查看python路径: where python 03 查看所有python包及版本: pip list 04 查看指定python包信息: pip show 包名称 或 pip show -f 包名称 例:pip show numpy ...
有严重bug,建议使用0.6.0版本。 附送python和pip常用命令 01 查看python版本: python --version 02 查看python路径: where python 03 查看所有python包及版本: pip list 04 查看指定python包信息: pip show 包名称 或 pip show -f 包名称 例:pip show numpy 05 查看可升级包: pip list -o 06 pip自我升级...
确保你正在使用最新版本的pip工具。在命令行中输入以下命令来更新pip: pip install --upgrade pip 然后,再次尝试使用pip安装imbalanced-learn。 检查Python环境变量确保Python环境变量设置正确。在Windows上,可以检查环境变量中的PYTHONPATH是否包含Python安装路径。在Linux或Mac上,可以检查PYTHONPATH和DYLD_LIBRARY_PATH等环境...
0、安装 不平衡学习包需要安装以下依赖: 安装的方法: pip install -U imbalanced-learn 或者 conda install -c conda-forge imbalanced-learn 该文章,首发于公众号“人工智能学习天地” 更多内容可进群交流 qq群…
Github地址:https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn 在实际的数据分析和机器学习任务中,经常会遇到数据不平衡的情况,即不同类别的样本数量差异较大,这会导致模型训练和预测的不准确性。Python的imbalanced-learn库提供了一系列处理不平衡数据的方法和工具,帮助开发者更好地应对这一问题。本文将深入探...
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imbalanced-learn库是否成功安装: import imblearn print(imblearn.__version__) ...
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: ...
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: ...
Python (>= 3.10) NumPy (>= 1.24.3) SciPy (>= 1.10.1) Scikit-learn (>= 1.3.2) Pytest (>= 7.2.2) Additionally, imbalanced-learn requires the following optional dependencies: Pandas (>= 1.5.3) for dealing with dataframes Tensorflow (>= 2.13.1) for dealing with TensorFlow models ...