imblearn.oversampling.SMOTE是一个用于处理不平衡数据集的 Python 库中的过采样方法。SMOTENC是SMOTE的一个变体,它能够处理分类特征。当在使用SMOTENC时遇到ValueError,通常是因为输入数据的格式不正确或者参数设置不当。 基础概念 不平衡数据集:在机器学习中,如果数据集中某一类的样本数量远多于或远少于其他类,这样的...
python numpy typeerror imblearn smote 我使用SMOTENC来解决一个不平衡的分类问题。 df_train, df_test = train_test_split(input_table_1_df, test_size=0.25, stratify=input_table_1_df["Target_Variable_SX_FASCIA_1"]) ### SMOTE ### # Create features table and target table df_x = df_train....
问imblearn.oversampling SMOTENC ValueErrorEN当我们在使用Python进行数值计算时，有时会遇到类似于...
问如何在管道内使用SMOTENC？EN在Linux系统中，管道（Pipeline）是一种强大的工具，它允许将一个命令的...
Python管道自定义转换器 、、 我正在尝试编写一个自定义转换器,以便在管道中使用它来预处理数据。 Xscaled = pd.DataFrame(Xss, index=X.index, columns=X.columns)我有既有分类特征又有连续特征的数据显然,转换器不会转换分类特征(‘性别’)。当我用下面的数据</ 浏览2提问于2019-11-13得票数 0 ...
问只使用范畴变量的SMOTE-NCENSwiftUI 通过调用视图实例的 body 属性来获取视图值。在 View 协议中，...
问无法导入SMOTENCEN我可以从imblearn库导入SMOTE，但是当导入SMOTENC时，它会抛出一个错误：FastDFS依赖...
正确配置如下：Windows（分隔符英文分号）：XML/HTML code bootclasspath ${java.home}/lib/rt.jar;...