python中用BalancedRandomForestClassifier对导入数据分类并导出数据集
时间: 2023-05-30 16:03:56 浏览: 85
以下是使用BalancedRandomForestClassifier对数据分类并导出数据集的Python代码示例:
```python
# 导入所需的库
from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 生成示例数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, 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=0.2, random_state=42)
# 定义BalancedRandomForestClassifier模型
brf = BalancedRandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
brf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = brf.predict(X_test)
# 将预测结果和真实结果合并为一个DataFrame
result_df = pd.DataFrame({'y_true': y_test, 'y_pred': y_pred})
# 将DataFrame导出为CSV文件
result_df.to_csv('result.csv', index=False)
```
在这个示例中,我们首先生成了一个包含1000个样本的二分类数据集,并将其中95%作为一个类别,5%作为另一个类别。然后,我们使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,并定义了一个BalancedRandomForestClassifier模型。接下来,我们使用fit方法训练了模型,并使用predict方法在测试集上进行了预测。最后,我们将预测结果和真实结果合并为一个DataFrame,并将其导出为CSV文件。