SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种常用的过采样方法,它通过合成新的少数类样本来平衡数据集。但是,SMOTE方法可能会生成一些不可靠的合成样本,从而导致模型在测试集上的性能下降。为了解决这个问题,TOMEK算法可以用来清除数据集中的噪声或重复样本。SMOTE-TOMEK算法将SMOTE和TOMEK两个步骤结合在一起,...
from imblearn.combine import SMOTEENN smote_enn = SMOTEENN(random_state=0) X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y) print(sorted(Counter(y_resampled).items())) from imblearn.combine import SMOTETomek smote_tomek = SMOTETomek(random_state=0) X_resampled, y_resampled = smote...
print('SMOTE过采样后,训练集 y_sos 中的分类情况:{}'.format(Counter(y_sos))) # 同理,综合采样(先过采样再欠采样) ## # combine 表示组合抽样,所以 SMOTE 与 Tomek 这两个英文单词写在了一起 from imblearn.combine import SMOTETomek kos = SMOTETomek(random_state=0)# 综合采样 X_kos, y_kos ...
SMOTETomek 综合抽样 我们将用到imbalance learning这个包,pip install imblearn安装一下即可,下面是不同抽样方法的核心代码,具体如何使用请看注释 fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSamplerprint('不经过任何采样处理的原始y_train中的分类情况:{}'.format(Counter(y_train)))#采样策略sampling_strategy='auto'...
imbalanced-learn是一个专门用于处理不平衡数据问题的Python库,它提供了多种过采样和欠采样技术,包括但不限于SMOTE和ADASYN。此外,imbalanced-learn也支持组合采样方法,如SMOTEENN和SMOTETomek,为研究者和实践者提供了一套全面的工具来处理数据不平衡。 3.2 scikit-learn中的工具 ...
from imblearn.combine import SMOTETomek smotetomek = SMOTETomek()X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y) 8、EasyEnsemble EasyEnsemble是一种集成方法,可以创建多数类的平衡子集。 from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier ...
主流过采样方法是通过某种方式人工合成一些少数类样本,从而达到类别平衡的目的,而这其中的鼻祖就是SMOTE。 fromimblearn.over_samplingimportRandomOverSampler ros = RandomOverSampler(sampling_strategy={:700,1:200,2:150},random_state=0) X_resampled, y_resampled = ros.fit_sample(X, y)print(Counter(y_re...
2.1.2 从随机过采样到SMOTE与ADASYN 相对于采样随机的方法进行过采样, 还有两种比较流行的采样少数类的方法: (i)Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE); (ii)Adaptive Synthetic(ADASYN) . SMOTE: 对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的少数类样本...
这里重点讲下TomekLinks, TomekLinks方法简单的说:对每一个minority样本找1NN(最近的邻居),如果最近的邻居是majority, 就形成一个tome-links,该方法人为这个majority是干扰的,将它删除。 fromimblearn.under_samplingimportTomekLinks X_train = train_df.drop(['id','type']...
(1)SMOTETomek、SMOTEENN SMOTE允许生成样本。但是,这种过采样方法对底层分布没有任何了解。因此,可能会生成一些噪声样本,例如,当不同的类别不能很好地分离时。因此,应用欠采样算法来清理噪声样本可能是有益的。文献中通常使用两种方法:(i)Tomek 的链接和(ii)编辑最近邻清理方法。不平衡学习提供了两个即用型采样器...