is_imbalanced = class_counts.min() / class_counts.max() < 0.5

时间: 2024-06-01 12:08:06 浏览: 77
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Oversampling_matlab-master hysical Oversampling in PYthon.zip

这段代码用于判断一个数据集是否存在类别不平衡的情况。具体来说，它计算了数据集中每个类别的样本数量，然后将最少样本数量除以最多样本数量，得到一个比值，如果这个比值小于0.5，则认为存在类别不平衡的情况。 举个例子，如果一个二分类数据集中，正样本有1000个，负样本有100个，那么最少样本数量为100，最多样本数量为1000，两者的比值为0.1，小于0.5，因此可以判断该数据集存在类别不平衡的情况。
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imbalanced = true; weight2 = ones(1,size(labels,2)); if imbalanced num = sum(labels,1); num_min = min(num); weight2 = 1./((num./num_min).^(1/4)); end

最后，通过计算权重公式 1./((num./num_min).^(1/4))，根据样本数量的比例来计算权重向量 weight2。具体而言，代码先将 num 向量中的每个元素除以 num_min 得到比例，然后将比例向量的每个元素取 1/4 次幂，...

if imbalanced num = sum(labels,1); num_min = min(num); weight2 = 1./((num./num_min).^(1/4)); end

接下来，它找到最小样本数量num_min。然后，它计算每个类别的权重weight2，其中类别i的权重为1除以(类别i的样本数量除以最小样本数量)的四分之一次方。这样做的目的是增加样本数量较少的类别的权重，以平衡类别之间...

accuracy_lst_rfc = [] precision_lst_rfc = [] recall_lst_rfc = [] f1_lst_rfc = [] auc_lst_rfc = [] rfc_sm = RandomForestClassifier() #rfc_params = {} rfc_params = {'max_features' : ['auto', 'sqrt', 'log2'], 'random_state' : [42], 'class_weight' : ['balanced','balanced_subsample'], 'criterion' : ['gini', 'entropy'], 'bootstrap' : [True,False]} rand_rfc = RandomizedSearchCV(rfc_sm, rfc_params, n_iter=4) for train, val in sss.split(X_train_sm, y_train_sm): pipeline_rfc = imbalanced_make_pipeline(SMOTE(sampling_strategy='minority'), rand_rfc) # SMOTE happens during Cross Validation not before.. model_rfc = pipeline_rfc.fit(X_train_sm, y_train_sm) best_est_rfc = rand_rfc.best_estimator_ prediction_rfc = best_est_rfc.predict(X_train_sm[val]) accuracy_lst_rfc.append(pipeline_rfc.score(X_train_sm[val], y_train_sm[val])) precision_lst_rfc.append(precision_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) recall_lst_rfc.append(recall_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) f1_lst_rfc.append(f1_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) auc_lst_rfc.append(roc_auc_score(y_train_sm[val], prediction_rfc)) print('---' * 45) print('') print("accuracy: {}".format(np.mean(accuracy_lst_rfc))) print("precision: {}".format(np.mean(precision_lst_rfc))) print("recall: {}".format(np.mean(recall_lst_rfc))) print("f1: {}".format(np.mean(f1_lst_rfc))) print('---' * 45)

这段代码主要是利用随机搜索(RandomizedSearchCV)和交叉验证(Cross Validation)来对随机森林(RandomForestClassifier)的参数进行优化，并计算模型在训练集上的各项指标。 具体来说，代码首先定义了一些空列表，用于...

nput In [18], in <cell line: 6>() 3 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=10000, random_state=10) 4 print('Original dataset shape %s' % Counter(y)) ----> 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 smote = SMOTE(random_state=42) 8 X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

pip install imbalanced-learn 如果你使用的是Anaconda，也可以尝试以下命令： conda install -c conda-forge imbalanced-learn 安装完成后，你需要在代码中导入这个库： python from imblearn....

ee = EasyEnsembleClassifier(n_estimators=10) X_resampled, y_resampled = ee.fit_resample(X_train, y_train)报错 EasyEnsembleClassifier没有fit_resample怎么办

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ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_17684/3119816020.py in <module> 4 from sklearn.model_selection import train_test_split 5 import matplotlib.pyplot as plt ----> 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 from sklearn.metrics import recall_score,accuracy_score 8 from sklearn.metrics import f1_score ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

pip install imbalanced-learn 如果您使用的是conda环境，则可以使用以下命令： conda install -c conda-forge imbalanced-learn 安装完成后，您可以在代码中导入imblearn模块，例如： from ...

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. daal4py 2021.5.0 requires daal==2021.4.0, which is not installed. tensorflow 2.10.1 requires numpy>=1.20, but you have numpy 1.19.3 which is incompatible. imbalanced-learn 0.10.1 requires joblib>=1.1.1, but you have joblib 1.1.0 which is incompatible.如何处理

此错误通常是由于依赖项不兼容引起的。解决此错误的步骤如下： 1. 确认已经安装了最新的pip版本：pip install --upgrade pip 2. 更新numpy和joblib版本： pip install numpy==1.20 pip install joblib==...

X_train, y_train = smote.fit_resample(X_train, y_train)

The oversampling technique is used to handle imbalanced datasets where the number of samples in one class is significantly lower than the other. This can cause the model to be biased towards the ...

帮我润色论文。In this paper, we propose a balancing training method to address problems in imbalanced data learning. To this end, we derive a new loss used in the balancing training phase that alleviates the influence of samples that cause an overfitted decision boundary. The proposed loss efficiently improves the performance of any type of imbalance learning methods. In experiments on multiple benchmark data sets, we demonstrate the validity of our method and reveal that the proposed loss outperforms the state-of-the-art cost-sensitive loss methods. Furthermore, since our loss is not restricted to a specific task, model, or training method, it can be easily used in combination with other recent resampling, meta-learning, and cost-sensitive learning methods for class-imbalance problems. Our code is made available at https://github.com/pseulki/IB-Loss.

在本文中，我们提出了一种平衡训练方法，以解决不平衡数据学习中的问题。为此，我们在平衡训练阶段推导出一种新的损失，以减少导致过度拟合决策边界的样本的影响。所提出的损失有效提高了任何类型的不平衡学习方法的...

roc_curve_ovr在sklearn.metrics中找不到

roc_curve_ovr 函数并不是 scikit-learn 的标准函数，而是 imbalanced-learn 库中的函数，用于处理多标签不平衡数据集的 ROC 曲线和 AUC 值计算问题。如果您需要使用该函数，可以在代码开头添加以下导入语句：...

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这段代码使用了imbalanced-learn库中的SMOTE算法来进行数据过抽样，并将过抽样后的新数据集赋值给变量"X"和"y"。具体地说，代码中使用了"fit_resample()"方法来进行过抽样，其中输入参数"card[card.columns[1:]]...

pip install --user imbalanced-learn from imblearn.over_sampling import SMOTE 提示ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

如果您在安装imbalanced-learn库时遇到了ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'的错误提示，可能是因为imbalanced-learn库没有成功安装。 请尝试以下几个方法来解决这个问题： 1. 确保您使用的是正确的...

cannot import name 'EasyEnsemble' from 'imblearn.ensemble' (D:\anaconda\lib\site-packages\imblearn\ensemble\__init__.py)

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