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...
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) scores = cross_val_score(pipe...
imblearn.over_sampling.SMOTE( radio='auto',# 旧版本sampling_strategy="auto",# 新版本 抽样比例random_state=None,# 随机种子k_neighbors=5,# 近邻个数m_neighbors=10,# 随机抽取个数out_step=0.5,# 使用kind='svm'kind='regular',# 生成样本选项 随机选取少数类的样本 'borderline1'、'borderline2'、'...
上文引自—SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique, 2011. 该方法是有效的,因为创建了少数类的新合成样本,这些样本在特征空间中与来自少数类的现有样本相对接近。 Our method of synthetic over-sampling works to cause the classifier to build larger decision regions that contain nearby minority class...
1. 数据不均衡问题概述 1.1 常见的数据不平衡场景 医学影像:癌细胞识别,健康细胞和癌细胞的比例20:1 保险:车险报销数据集,报销和未报销比例26:1 天文学:其他记录和太阳风记录,比例26 : 1 CTR:未点击和点击记录比例57:1 除了以上例子以外,数据不平衡问题的场景还有:欺诈性交易,识别客户流失率(其中绝大多数顾客...
smote = SMOTE(sampling_strategy='auto') 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...
pythonSMOTEsampling_strategy # 实现PythonSMOTESampling Strategy ## 摘要 在机器学习和数据挖掘领域,不平衡数据集是常见的问题。在处理不平衡数据集时,一种常用的方法是使用过采样技术。SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种流行的过采样方法之一,它通过在少数类样本之间合成新的样本来增加样本数量,...
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)生成正样本 m_neighbors = 10, ## 当使用 kind={'borderline1', 'borderline2', 'svm'} ...
0.95 - 1:效果非常好,但一般不太可能 下面几个小动画可以帮助大家更好得理解AUC: 左图中橙色的曲线是指负样本(多数类)的分布,紫色的曲线是指正样本(少数类)的分布,两条曲线中间透明的边界就是模型用于把概率转换为0/1的阈值(e.g,逻辑回归中的默认的0.5),右图就是在正负样本分布以及阈值变化时不同的ROC曲线...
smo = SMOTE(sampling_strategy='minority') X_smo,y_smo = smo.fit_resample(X_train,y_train) lr_clf = LogisticRegression(solver='saga') lr_clf.fit(X_smo,y_smo) fpr,tpr,threshold = roc_curve(y_test,lr_clf.predict(X_test)) auc(fpr,tpr) #output 0.8407407407407408 使用OneClassSVM来进行...