请提供用SMOTE算法解决样本不平衡问题的详细案例,并提供各板块-拥有详细注释的代码
时间: 2023-02-08 17:25:15 浏览: 55
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) 是一种用于解决样本不平衡问题的算法。它通过在少数类中随机选择两个样本,并在它们之间生成新的样本来增加少数类样本的数量。
以下是一个使用 SMOTE 的示例代码,使用的是 Python 的 imbalanced-learn 库:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成样本不平衡的数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
random_state=10)
# 创建 SMOTE 对象
sm = SMOTE(random_state=42)
# 将数据集进行过采样
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
# 查看类别分布
print(np.bincount(y_res))
```
上面的代码中,我们使用了 imbalanced-learn 库里的 SMOTE 模块来进行样本的过采样,我们先生成了一个样本不平衡的数据集,然后使用SMOTE进行过采样,最后查看类别分布。
注意:上面的代码只是为了演示如何使用 SMOTE 的基本方法,在实际应用中,还需要进行参数调整和模型验证。