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...
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'...
df['target'] = y (三) 应用SMOTE算法进行过采样 # 应用SMOTE算法进行过采样 # sampling_strategy = {0: 100, 1: 100} smote = SMOTE(random_state=42,sampling_strategy=0.6,k_neighbors=4) 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...
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 ...
oversample = RandomOverSampler(sampling_strategy=0.5) # fit and apply the transform X_over, y_over = oversample.fit_resample(X, y) 完整示例:使用3个重复的 10 折交叉验证进行评估,并在每1折内分别对训练数据集执行过采样 # example of evaluating a decision tree with random oversamplingfrom numpy...
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(...
Python 的 imbalanced-learn 库为 SMOTE 的落地提供了便捷通道。假设手头有一套涵盖多种疾病的医疗数据集,其中某罕见病样本稀缺。首先,依常规流程划分训练集与测试集: from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.model_selection import train_test_split ...