np.random.seed(int(np.random.random() * 100)) Enn0 = np.random.normal(loc=En0, scale=He, size=1)

你的第一个问题是关于随机数生成的代码。根据你提供的代码，你使用了NumPy库来生成一个随机种子，然后使用该种子来生成一个服从正态分布的随机数。具体来说，你设置了种子为一个介于0到100之间的整数，并使用该种子生成一个均值为En0，标准差为He的正态分布随机数Enn0。请注意，np.random.seed()函数用于设置随机种子，以确保每次运行时生成相同的随机数序列。np.random.normal()函数用于生成服从正态分布的随机数。

相关问题

SMOTE ENN python

SMOTE ENN是一种常用的结合算法，用于解决类别不平衡问题。SMOTE算法是一种上采样方法，可以通过合成新的少数类样本来增加训练数据集中少数类的样本量。ENN算法是一种下采样方法，可以通过删除多数类样本中的一些样本来减少数据集中多数类的样本量。SMOTE ENN算法通过先使用SMOTE算法生成一些合成样本，然后再使用ENN算法进行下采样，从而同时增加少数类样本和减少多数类样本，达到平衡数据集的目的。

在Python中，可以使用imbalanced-learn (imblearn)库来实现SMOTE ENN算法。首先，需要安装imblearn库，可以使用pip命令进行安装。接下来，可以使用imblearn库中的SMOTE和ENN类来实现相应的上采样和下采样操作。具体实现步骤如下：

1. 导入imblearn库中的相关模块：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import EditedNearestNeighbours

2. 定义SMOTE和ENN对象，设置相应的参数：

smote = SMOTE(sampling_strategy='auto', k_neighbors=5)
enn = EditedNearestNeighbours()

3. 使用SMOTE算法对数据集进行上采样：

X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

这里的X和y分别表示原始数据集的特征和标签。

4. 使用ENN算法对上采样后的数据集进行下采样：

X_resampled_enn, y_resampled_enn = enn.fit_resample(X_resampled, y_resampled)

5. 最终得到平衡后的数据集X_resampled_enn和y_resampled_enn，可以在接下来的机器学习任务中使用它们。

值得注意的是，以上代码仅为演示示例，具体的参数设置和数据处理步骤可能需要根据实际情况进行调整。

总结起来，SMOTE ENN算法可以通过imbalanced-learn库中的SMOTE和ENN类来实现，先使用SMOTE进行上采样，再使用ENN进行下采样，从而实现类别不平衡问题的处理。

SMOTE-NC-ENN

SMOTE-NC-ENN是一种用于处理不平衡数据集的组合采样方法。它结合了SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ENN（Edited Nearest Neighbors）两种算法。

首先，让我们了解一下SMOTE算法。SMOTE算法通过在少数类样本之间进行插值来生成合成的少数类样本，从而平衡数据集。它通过随机选择一个少数类样本，然后在其最近邻的样本之间进行插值，生成新的合成样本。这样可以增加少数类样本的数量，使得少数类样本与多数类样本之间的比例更加均衡。

然而，SMOTE算法可能会生成一些噪音样本，这些样本可能会影响分类器的性能。为了解决这个问题，可以使用ENN算法进行清理。ENN算法通过计算每个样本与其最近邻之间的距离，并删除那些被错误分类的样本，从而减少噪音样本。

SMOTE-NC-ENN算法将SMOTE和ENN两个步骤结合起来使用。首先，使用SMOTE算法生成合成的少数类样本。然后，使用ENN算法对生成的样本和原始数据集进行清理。这样可以同时增加少数类样本的数量并减少噪音样本，从而改善不平衡数据集的分类性能。