4. 设置 sampling_strategy 参数 现在,我们可以设置sampling_strategy参数,以控制合成样本的数量。这个参数可以是一个字典、字符串或浮点数。 smote=SMOTE(sampling_strategy=0.5)X_resampled,y_resampled=smote.fit_resample(X,y) 1. 2. 在这个示例中,我们将sampling_strategy设置为0.5,表示生成的合成样本数量是原始...
SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本 绿色的 SMOTE步骤__4.在正样本和随机选出的这个近邻之间的连线上,随机找一点。这个点就是人工合成的新正样本了 二、调包实现 2.1 R调包实现_SMOTE 2.2 Python 调包实现_SMOTE imblearn.over_sampling.SMOTE( sampling_strategy = ‘auto’, random_state = None, #...
#2、使用SMOTE进行过采样 # 导入相关的方法 from imblearn.over_samplingimportSMOTE# 划分因变量和自变量X=df.iloc[:,:-1]y=df.iloc[:,-1]# 划分训练集和测试集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.40)# 统计当前的类别占比情况print("Before oversampling: ",Counter...
over = SMOTE(sampling_strategy=0.1) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) 然后,我们可以将这两个转换链接在一起成为Pipeline。 然后,可以将Pipeline应用于数据集,从而依次执行每个转换,并返回最终的数据集,该数据集累积了对其应用的转换,在这种情况下为过采样,然后为欠采样。 ... steps = [('o'...
SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术.它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类...
# define undersample strategy undersample = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) # fit and apply the transform X_over, y_over = undersample.fit_resample(X, y) 4、随机过采样与欠采样的结合 可以对少数类采用适度的过采样以改善对这些示例的偏差,同时也可以对多数类采用适度的欠采样以减少对该类...
然后,我们应用来自不平衡学习库的SMOTE为少数类生成合成样本。sampling_strategy参数设置为auto,这确保创建的合成样本数等于大多数类中的样本数,从而平衡类分布。 总结 因此,数据重采样是一种用于调整数据集大小或分布的技术。它涉及通过增加或减少数据点的数量来修改现有数据集。重采样主要用于解决类不平衡等问题,其中...
newdata <- SMOTE(tp~., data_in , perc.over = 300, k = 5, perc.under = 200 ) 1 2 3 4 5 6 7 2.2 Python 调包实现_SMOTE imblearn.over_sampling.SMOTE( sampling_strategy = ‘auto’, random_state = None, ## 随机器设定 k_neighbors = 5, ## 用相近的 5 个样本(中的一个)生成正...
X_resampled, y_resampled = make_imbalance(X, y, sampling_strategy={0: 500, 1: 500}) # 打印合成数据集样本分布 print("合成数据集样本分布:", Counter(y_resampled)) 2. 集成学习 imbalanced-learn库中的集成学习方法可以结合多个模型进行集成,提高模型的泛化能力和稳定性,示例代码如下: ...
首先是SMOTE函数的使用,推荐博文:https://www.cnblogs.com/xyou/p/9075443.html(特详细) 使用的例子: from imblearn.over_sampling importSMOTE #eg1 X_resampled_smote, y_resampled_smote = SMOTE().fit_sample(X, y) #eg2 over_samples = SMOTE(random_state=1234) ...