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) steps = [('o', over), ('u', under)] pipeline = Pipeline(steps=steps) X, y = pipeline.fit_resample(X, y) counter = Counter(y) print(counter) # 可视化 for label, _ in counter.items(): row_ix ...
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 > k=4, Mean ROC AUC: 0.840 > ...
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...
#sampling_strategy参数就是说将 smo = SMOTE(sampling_strategy=0.6, random_state=2021) X_smo,y_smo = smo.fit_resample(X,y) print(Counter(y_smo)) 1. 2. 3. 4. 5. 使用smote算法之前1865:99,使用smote算法扩充以后,1865:1119 要注意strategy_sampling参数的使用,float只对于而分类有效。
sampling_strategy=sampling_strategy, ratio=ratio) self.random_state = random_state self.k_neighbors = k_neighbors self.n_jobs = n_jobs def _validate_estimator(self): """Check the NN estimators shared across the different SMOTE algorithms. ...
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'、...
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:...
在R中使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种用于处理类别不平衡问题的方法。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集,从而提高模型的性能。 以下是在R中使用SMOTE的步骤: 安装和加载必要的包: 安装和加载必要的包: 加载数据集: 加载数据集: 对数据集进行预处理: 对数据集进行预处理: 使用SMOTE...
...over=SMOTE(sampling_strategy=0.1)under=RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) 然后可以将这两个转换链接在一起形成一个流程。 接着可以将流程应用于数据集,依次执行每个转换并返回最终数据集,其中应用了转换的累积,先过采样,然后是欠采样。 ...steps=[('o',over),('u',under)]pipeline=Pipeline(step...