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Python 使用SMOTE解決數(shù)據(jù)不平衡問題(最新推薦)_python_腳本之家
SMOTE是一種過采樣技術(shù),通過生成合成的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集。其基本思想是基于少數(shù)類樣本的特征向量,在其特征空間中進行插值,生成新的合成樣本。SMOTE可以有效地減少因數(shù)據(jù)不平衡導致的模型偏差,提高分類器的性能。 安裝Imbalanced-learn庫 在使用SMOTE之前,我們需要安裝imbalanced-learn庫,這是一個專門用于處理不
www.dbjr.com.cn/python/321937z...htm 2025-6-5
Python實現(xiàn)機器學習算法的分類_python_腳本之家
print(Counter(exceldata["quality"])) #smote #使用imlbearn庫中上采樣方法中的SMOTE接口 fromimblearn.over_samplingimportSMOTE #定義SMOTE模型,random_state相當于隨機數(shù)種子的作用 X,y=np.split(exceldata,(11,),axis=1) smo=SMOTE(random_state=10) x_smo,y_smo=SMOTE().fit_resample(X.values,y.valu...
www.dbjr.com.cn/article/2140...htm 2025-5-24
使用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)重采樣的示例代碼_python_腳本之家
print(pd.Series(y_resampled).value_counts()) 輸出 Class Distribution after SMOTE: 0 90 1 90 dtype: int64 在這段代碼中,我們創(chuàng)建了一個帶有兩個類(0和1)的示例不平衡數(shù)據(jù)集。然后,我們應用來自不平衡學習庫的SMOTE為少數(shù)類生成合成樣本。sampling_strategy參數(shù)設置為auto,這確保創(chuàng)建的合成樣本數(shù)等于大多數(shù)...
www.dbjr.com.cn/python/304992n...htm 2025-5-27
python數(shù)據(jù)預處理 :樣本分布不均的解決(過采樣和欠采樣)_python_腳本...
# SMOTE: 對于少數(shù)類樣本a, 隨機選擇一個最近鄰的樣本b, 然后從a與b的連線上隨機選取一個點c作為新的少數(shù)類樣本 fromimblearn.over_samplingimportSMOTE X_resampled_smote, y_resampled_smote=SMOTE().fit_sample(X, y) sorted(Counter(y_resampled_smote).items()) # [(0, 2532), (1, 2532), (2, ...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-5-28
機器學習之數(shù)據(jù)清洗及六種缺值處理方式小結(jié)_python_腳本之家
from imblearn.over_sampling import SMOTE data = pd.read_excel('礦物數(shù)據(jù).xls') data = data[data['礦物類型'] != 'E'] # 空值為nan null_num = data.isnull() # 計算空值數(shù)量 null_all = null_num.sum() x_all = data.drop('礦物類型',axis=1).drop('序號',axis=1) y_all = data.礦...
www.dbjr.com.cn/python/3375639...htm 2025-6-2
Python scikit-learn數(shù)據(jù)預處理常見方法和步驟_python_腳本之家
過采樣少數(shù)類(如SMOTE算法)。 欠采樣多數(shù)類。 使用合成樣本技術(shù)或代價敏感學習來處理不平衡問題。 文本數(shù)據(jù)預處理: 去除停用詞、標點符號和特殊字符。 詞干提取(stemming)或詞形還原(lemmatization)。 文本向量化,如詞袋模型、TF-IDF等。 時間序列數(shù)據(jù)預處理: 日期和時間特征的提取,如年、月、日、小時等。 時間序列...
www.dbjr.com.cn/python/321454h...htm 2025-6-9
python 隨機森林算法及其優(yōu)化詳解_python_腳本之家
filename = 'DataSet3.csv' # 這里是已經(jīng)利用SMOTE進行過預處理的數(shù)據(jù)集 max_depth = 15 # 調(diào)參(自己修改) #決策樹深度不能太深,不然容易導致過擬合 min_size = 1 sample_ratio = 1 trees_num = 20 feature_ratio = 0.3 # 盡可能小,但是要保證 int(self.feature_ratio * (len(train[0])-1)) 大...
www.dbjr.com.cn/article/1651...htm 2025-5-27