X = data.drop(columns= 'type') Y = data['type'] X_resampled, Y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, Y)
时间: 2023-06-10 20:06:50 浏览: 75
这段代码的作用是使用SMOTE算法对数据进行过采样,从而解决数据不平衡问题。
首先,将数据集中的目标变量('type')从特征变量中删除,并将其存储在Y中。接下来,将特征变量存储在X中。
然后,使用SMOTE算法对X和Y进行过采样,得到经过过采样处理的新的特征变量和目标变量,分别存储在X_resampled和Y_resampled中。SMOTE算法会生成一些新的合成样本,从而使得正负样本的数量相等,从而解决数据不平衡问题。
相关问题
若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X),我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)
如果你的特征矩阵`X`中包含类别型特征,那么你在对`X`进行缺失值填充后,需要对类别型特征进行编码,才能使用特征选择方法。因此,你需要修改代码如下:
```python
X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg']
X_imputed = imputer.fit_transform(X)
X_imputed = pd.DataFrame(X_imputed, columns=X.columns) # 将numpy数组转换为DataFrame,并设置列名
X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed) # 对所有特征进行独热编码
selector.fit(X_imputed, y)
X_selected = X_imputed.loc[:, selector.get_support()] # 获取被选中的特征
```
其中,`columns=X.columns`是用来设置DataFrame的列名,保证特征选择后的DataFrame列名与原始的DataFrame列名一致。`X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)`是对所有特征进行独热编码。`X_selected = X_imputed.loc[:, selector.get_support()]`是获取被选中的特征。需要注意的是,`selector.get_support()`返回的是一个布尔型的数组,用来表示每个特征是否被选中,因此可以直接用来对DataFrame进行列索引。
return x = self.data.drop(columns=[target_col]),y = self.data[target_col]
这段代码是一个函数的返回值,返回了一个元组,包含两个元素,分别是 x 和 y。其中,x 是 self.data 中除了 target_col 列之外的所有列,y 是 self.data 中的 target_col 列。
具体来说,.drop(columns=[target_col]) 是 Pandas 库中的一个方法,用于删除数据框中的某些列。这里传入的参数是 [target_col],表示删除名为 target_col 的列。然后,将删除后的数据框赋值给 x。
同时,self.data[target_col] 表示从数据框 self.data 中取出名为 target_col 的列,然后将其赋值给 y。最后,这个函数返回一个元组 (x, y)。
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