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少数类样本数量的一半。 5. 实现...
model = DecisionTreeClassifier() over = SMOTE(sampling_strategy=0.1) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) steps = [('over', over), ('under', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1...
新版本通过sampling_strategy参数设置。否则会报错。 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument'ratio' 3.RandomUnderSampler欠采样 # 导包fromimblearn.under_samplingimportRandomUnderSampler# 建模under_model = RandomUnderSampler()# fitx_under, y_under = under_model.fit_resample(x, y)# ...
1、统计处理statsmodels包 前言:statsmodels是一个Python软件包,它为统计计算提供了一个补充,包括描述性统计和统计模型的估计。 主要功能: 回归:广义最小二乘(包括加权最小二乘和带有自回归误差的最小二乘),普通最小二乘。 广义线性模型,支持所有单参数指数家族分布。 离散选择模型:泊松、概率、对数、多项对数 Rlm...
这里的sampling_strategy参数可以设置为以下几种值: 'auto':自动根据数据集的不平衡程度进行采样; float:指定少数类样本的比例,例如0.5表示生成的新样本数量是多数类样本数量的50%; dict:指定每个类别的样本数量,例如{0: 1000, 1: 2000}表示生成的新样本数量分别为类别0和类别1的样本数量。 对数据集进行过采样:...
sampling_strategy='auto', random_state=None, k_neighbors=5, n_jobs=1, ratio=None):super().__init__( sampling_strategy=sampling_strategy, ratio=ratio) self.random_state = random_state self.k_neighbors = k_neighbors self.n_jobs = n_jobsdef_validate_estimator(self):"""Check the NN est...
这突显了,执行的过采样和欠采样((sampling_strategy参数))的数量,以及所选实例数(以某种方式选择去创建一个综合实例(k_neighbors))可能都是为数据集选择和调整的重要参数。 > k=1, Mean ROC AUC: 0.827 > k=2, Mean ROC AUC: 0.823 > k=3, Mean ROC AUC: 0.834 ...
sampling_strategy='auto', random_state=None, k_neighbors=5, m_neighbors='deprecated', out_step='deprecated', kind='deprecated', svm_estimator='deprecated', n_jobs=1, ratio=None): # FIXME: in 0.6 call super() BaseSMOTE.__init__(self, sampling_strategy=sampling_strategy, ...
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'} out_step = ‘0.5’, ## 当使用kind = 'svm' ...
RandomUnderSampler 过采样、上采样（over-sampling）：通过Bootstrap抽样少的⼀类实现样本均衡 from imblearn.over_sampling import SMOTE 注意：使⽤ imblearn 时，数据中不能有缺失值，否则会报错！⽋采样容易导致某些隐含信息丢失，过采样中有返回的抽样形成简单复制，容易产⽣模型过拟合。三、SMOTE算法 ...