用python实现以下功能,用imblearn包进行数据均衡化,选取前80行为训练数据,后20行为预测数据包括多列的输入和一列输出参数
时间: 2024-02-13 13:01:56 浏览: 30
好的,我会为你解答这个问题。
首先需要安装imblearn包,可以使用以下命令:
```
pip install imblearn
```
然后,我们可以使用imblearn的RandomOverSampler类进行数据均衡化。假设我们有一个包含多列输入和一列输出参数的DataFrame对象df,我们可以使用以下代码对输出参数进行均衡化:
```python
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
X = df.iloc[:,:-1].values
y = df.iloc[:,-1].values
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
```
接下来,我们可以将均衡化后的数据分为训练数据和预测数据。假设我们需要选取前80行为训练数据,后20行为预测数据,我们可以使用以下代码:
```python
X_train = X_resampled[:80,:]
y_train = y_resampled[:80]
X_test = X_resampled[80:,:]
y_test = y_resampled[80:]
```
这样,我们就得到了训练数据和预测数据。接下来,可以使用这些数据进行模型训练和预测。