smote算法python代码

可以提供以下的 smote 算法 Python 代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

注意，这里需要先导入 `imblearn` 库中的 `SMOTE` 类。`fit_resample` 方法会自动进行数据增强，使得输入数据更加平衡。

相关问题

Smote算法python

以下是关于SMOTE算法的Python实现：

from collections import Counter
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 创建一个不平衡的数据集
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)

# 查看原始数据集的类别分布
print('Original dataset shape %s' % Counter(y))

# 使用SMOTE算法进行过采样
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的数据集的类别分布
print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res))

上述代码中，我们使用了`make_classification`函数创建了一个不平衡的数据集，其中正类别的权重为0.1，负类别的权重为0.9。然后，我们使用`SMOTE`算法进行过采样，最后输出了过采样后的数据集的类别分布。

smote算法python

SMOTE算法是一种合成少数过采样技术，用于解决不平衡数据集的问题。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而提高分类器的性能。

下面是一个使用Python实现SMOTE算法的示例代码：

import random
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

class Smote:
    def __init__(self, samples, N, k):
        self.n_samples, self.n_attrs = samples.shape
        self.N = N
        self.k = k
        self.samples = samples
        self.newindex = 0

    def over_sampling(self):
        N = int(self.N)
        self.synthetic = np.zeros((self.n_samples * N, self.n_attrs))
        neighbors = NearestNeighbors(n_neighbors=self.k).fit(self.samples)

        # 对每个少数类样本均求其在所有少数类样本中的k近邻
        for i in range(len(self.samples)):
            nnarray = neighbors.kneighbors(self.samples[i].reshape(1,-1), return_distance=False)[0]
            self._populate(N, i, nnarray)

        return self.synthetic

    # 为每个少数类样本选择k个最近邻中的N个，并生成N个合成样本
    def _populate(self, N, i, nnarray):
        for j in range(N):
            nn = random.randint(0, self.k-1)
            dif = self.samples[nnarray[nn]] - self.samples[i]
            gap = random.random()
            self.synthetic[self.newindex] = self.samples[i] + gap * dif
            self.newindex += 1