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_
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'...
over = SMOTE(sampling_strategy=0.1) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # transform the dataset X, y = pipeline.fit_resample(X, y) # summarize the new class distribution counter = Counter(y) print(c...
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, #...
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 undersampling: ",Counter(y_train))# 调用方法进行欠采样 undersample=RandomUnderSampler(sampling_strategy='majority')# 获得欠采样后的样本 ...
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X,y) sampling_strategy:这个参数定义了少数类的采样策略。它可以是一个浮点数或字典。 如果是浮点数,表示最终少数类占多数类的比例,sampling_strategy=0.6意味着最终的少数类样本的数量将是多数类样本数量的0.6倍。
SMOTE是一种用于处理类不平衡问题的重抽样方法,它通过合成少数类样本来平衡数据集。 python from imblearn.over_sampling import SMOTE # 示例不平衡数据集 X = np.random.rand(100, 2) y = np.array([0] * 90 + [1] * 10) # 应用SMOTE smote = SMOTE(sampling_strategy='auto') X_resampled, y_re...
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...
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)生成正样本 m_neighbors = 10, ## 当使用 kind={'borderline1', 'borderline2', 'svm'} ...
over = SMOTE(sampling_strategy=0.1) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('o', over), ('u', under)] pipeline = Pipeline(steps=steps) # transform the dataset X, y = pipeline.fit_resample(X, y) # summarize the new class distribution counter = Counter(y) print(...