再换一个Crucio调用MWMOTE的使用例子
时间: 2024-04-30 19:22:00 浏览: 8
好的,下面是一个使用Crucio调用MWMOTE的例子:
```
from crucio import Crucio
from imblearn.over_sampling import MWMOTE
# 初始化Crucio实例
crucio = Crucio()
# 加载数据集
X, y = crucio.load_dataset('my_dataset.csv')
# 对数据集进行MWMOTE过采样
X_resampled, y_resampled = MWMOTE().fit_resample(X, y)
# 将过采样后的数据集保存到CSV文件中
crucio.save_to_csv(X_resampled, y_resampled, 'my_dataset_resampled.csv')
```
在这个例子中,我们首先初始化了一个Crucio实例,并使用其`load_dataset`方法加载了一个名为`my_dataset.csv`的数据集。然后,我们使用`MWMOTE`类对数据集进行过采样,得到了过采样后的数据集`X_resampled`和`y_resampled`。最后,我们使用Crucio的`save_to_csv`方法将过采样后的数据集保存到CSV文件中。
注意,这个例子假设你已经安装了`imbalanced-learn`库。如果你还没有安装,可以使用以下命令安装:
```
pip install imbalanced-learn
```
相关问题
Crucio调用MWMOTE,调用完怎么使用
调用 MWMOTE 后,你可以将生成的合成样本与原始样本一起用于训练分类器或回归器。下面是一个简单的示例代码:
``` python
from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.combine import SMOTETomek
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.metrics import classification_report_imbalanced
from MWMOTE import MWMOTE # 导入 MWMOTE
# 创建一个不平衡的分类数据集
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)
# 定义分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 定义处理流水线
pipeline = Pipeline([
('sampling', MWMOTE()),
('under_sampling', RandomUnderSampler()),
('classification', clf)
])
# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)
# 输出分类报告
print(classification_report_imbalanced(y_test, y_pred))
```
在这个示例中,我们使用 `Pipeline` 将 `MWMOTE`、`RandomUnderSampler` 和 `RandomForestClassifier` 组合在一起,然后对数据进行采样和分类。你可以根据自己的需求来调整处理流水线和分类器的参数。