smote算法python代码
时间: 2023-10-03 11:07:20 浏览: 48
以下是使用smote算法进行过抽样的样例代码:
首先,需要安装imbalanced-learn库,可以通过以下命令安装:
```
!pip install imbalanced-learn
```
然后,可以使用以下代码实现smote算法的过抽样:
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
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)
print('Original dataset shape %s' % Counter(y))
# 使用SMOTE算法进行过抽样
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res))
```
这里使用了imbalanced-learn库中的SMOTE类进行过抽样。需要注意的是,这里使用的是make_classification函数生成的数据集,实际应用中需要使用自己的数据集。