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...
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'、'...
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...
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, random_state=random...
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' ...
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...
...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...
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...
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'} ...
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 ...