SMOTEENN()函数中参数sampling_strategy的含义

在SMOTEENN算法中，参数sampling_strategy用于指定欠采样和过采样后的样本数量。它可以采用以下的取值：

- 'auto'：使用默认的采样策略，即欠采样和过采样后样本数量相等。
- float：指定欠采样和过采样后样本数量的比例，例如0.5表示过采样后的样本数量是欠采样后样本数量的一半。
- dict：指定每个类别的欠采样和过采样后样本数量，例如{0: 1000, 1: 500}表示类别0过采样后的样本数量为1000，类别1过采样后的样本数量为500。

需要注意的是，当采用dict作为sampling_strategy时，字典的键为类别的标签，值为对应类别的样本数量。同时，SMOTEENN算法中欠采样和过采样的比例是固定的，因此对于某些不平衡的数据集，可能需要多次尝试不同的sampling_strategy以获得更好的效果。

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NearMiss(version=1, sampling_strategy={0: 3000, 1: 2103})是一种基于欠采样的机器学习算法，它可以通过减少多数类样本的数量来平衡不平衡的数据集。其中，version=1表示使用第一种版本的NearMiss算法，sampling_strategy={0: 3000, 1: 2103}表示将多数类样本的数量减少到3000个，少数类样本的数量减少到2103个。

from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline # values to evaluate over_values = [0.3,0.4,0.5] under_values = [0.7,0.8,0.9] for o in over_values: for u in under_values: # define pipeline model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=o) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=u) steps = [('over', over), ('under', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 拟合模型 pipeline.fit(X_train, y_train) 显示The specified ratio required to remove samples from the minority class while trying to generate new samples. Please increase the ratio.该如何修改

在您的代码中，出现了警告信息"The specified ratio required to remove samples from the minority class while trying to generate new samples. Please increase the ratio." 这是因为在使用`RandomUnderSampler`进行欠采样时，您指定的`sampling_strategy`参数的值可能过小，导致无法满足要求的欠采样比例。

要解决这个问题，您可以尝试增加`sampling_strategy`参数的值。根据警告信息的建议，您可以尝试逐步增加欠采样比例，直到满足要求。

在您的代码中，尝试将欠采样比例逐步增加，例如：

under_values = [0.7, 0.8, 0.9]

您可以根据具体情况调整这些值，并观察警告是否消失。如果警告仍然存在，您可能需要进一步增加欠采样比例，直到满足要求。

请注意，根据您的数据集和需求，可能需要根据实际情况调整欠采样比例的取值范围。