adasyn算法采样导入数据采样python

以下是在Python中使用Adasyn算法进行数据采样的示例代码：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import ADASYN

接下来，我们创建一个包含不平衡类别的数据集：

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12], [13, 14]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

在这个例子中，我们有两个类别：0和1。类别0有3个样本，类别1有4个样本。

然后，我们使用Adasyn算法进行数据采样：

adasyn = ADASYN()
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y)

在这里，我们将Adasyn算法实例化，并使用fit_resample()方法进行采样。这个方法会返回两个数组：采样后的特征矩阵X_resampled和对应的标签向量y_resampled。

我们可以检查采样后的类别分布：

print("Original dataset shape:", X.shape, y.shape)
print("Resampled dataset shape:", X_resampled.shape, y_resampled.shape)
print("Class distribution before resampling:", np.bincount(y))
print("Class distribution after resampling:", np.bincount(y_resampled))

输出如下：

Original dataset shape: (7, 2) (7,)
Resampled dataset shape: (10, 2) (10,)
Class distribution before resampling: [3 4]
Class distribution after resampling: [3 7]

我们可以看到，在采样之后，类别1的样本数量从4个增加到了7个，使得两个类别的样本数量更加平衡。