smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))
时间: 2023-12-24 20:31:59 浏览: 38
这段代码是使用SMOTE算法进行过采样处理的代码。首先使用SMOTE函数创建一个SMOTE对象,设置随机种子为42。然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理,得到过采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总样本数量的40%。然后使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器,并使用fit方法训练模型。接下来,使用predict方法对测试集进行预测,得到预测结果y_pred。使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告,并使用score方法计算模型在测试集上的准确率,并打印出来。
相关问题
sm = SMOTE(random_state = 5) X_train_ures_SMOTE, y_train_ures_SMOTE = sm.fit_resample(X_train, y_train.ravel())
这段代码是使用SMOTE算法对训练集进行过采样,以解决样本不均衡问题。SMOTE是一种基于合成样本的过采样方法,其思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人为合成新样本添加到数据集中。具体来说,对于每一个少数类样本,SMOTE算法会在其周围随机选择若干个样本,并生成一些新的合成样本,从而增加少数类样本的数量。这样做的目的是为了使得不同类别的样本数量更加均衡,从而提高模型的性能表现。
在这段代码中,首先定义了一个SMOTE对象,其参数random_state = 5表示随机种子的值为5。然后,通过调用fit_resample方法对训练集X_train和y_train进行过采样,得到了新的训练集X_train_ures_SMOTE和y_train_ures_SMOTE。其中,X_train_ures_SMOTE是经过过采样后的特征矩阵,y_train_ures_SMOTE是对应的标签。通过使用这些新的训练数据,我们可以训练更加准确的模型,从而取得更好的分类效果。
over_samples = SMOTE(random_state=1234) X, y = over_samples.fit_resample(X, y)
这段代码使用了 imblearn 库中的 SMOTE 方法来进行过采样,以解决数据集不平衡的问题。SMOTE 是 Synthetic Minority Over-sampling Technique 的缩写,它通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本,从而平衡数据集中不同类别的样本数量。在这里,over_samples 是一个 SMOTE 类的实例对象,random_state=1234 是设置随机种子,保证每次运行程序时生成的样本都是一致的。然后,通过调用 fit_resample 方法,将 X 和 y 传入进行过采样,返回过采样后的新的 X 和 y 值。
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