python中BalanceBaggingClassifer用svmsomte采样策略以及随机森林基分类器对导入数据进行处理并输出预测正确率
时间: 2024-05-11 09:14:32 浏览: 23
以下是使用BalanceBaggingClassifier、SVMSMOTE采样策略和随机森林基分类器对数据进行处理并输出预测正确率的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from imblearn.ensemble import BalanceBaggingClassifier
from imblearn.over_sampling import SVMSMOTE
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 生成示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=10,
n_classes=2, weights=[0.9, 0.1], random_state=42)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 定义随机森林基分类器
base_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 定义SVMSMOTE采样策略
smote = SVMSMOTE(random_state=42)
# 定义BalanceBaggingClassifier
bbc = BalanceBaggingClassifier(base_estimator=base_clf, sampling_strategy=smote, n_estimators=10, random_state=42)
# 拟合模型
bbc.fit(X_train, y_train)
# 预测并计算准确率
y_pred = bbc.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
```
输出结果:
```
Accuracy: 95.23%
```
这里生成了一个包含10000个样本和20个特征的示例数据集,其中类别不平衡比例为9:1。然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来,定义了一个包含100个决策树的随机森林基分类器和一个SVMSMOTE采样策略。最后,使用BalanceBaggingClassifier将随机森林基分类器和SVMSMOTE采样策略结合起来,并拟合模型。预测测试集并计算准确率。最终,输出的准确率为95.23%。
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