smote过采样 python 参数

SMOTE算法是一种常用的过采样方法，可用于解决数据不平衡问题。在Python中，可以使用imblearn库中的SMOTE函数来实现SMOTE过采样。

SMOTE函数的主要参数包括：

- sampling_strategy：控制生成的合成样本的数量。默认为auto，表示合成样本的数量与原始样本数量相等。可以设置为float类型，表示合成样本数量与原始样本数量的比例，或者设置为str类型，表示合成样本数量的绝对值。
- k_neighbors：控制从哪些近邻中生成合成样本。默认为5，表示选择每个样本的5个最近邻样本作为合成样本的候选集。
- random_state：随机种子，用于控制随机生成的合成样本。

下面是一个使用SMOTE函数进行过采样的示例代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 构造SMOTE对象
smote = SMOTE(sampling_strategy='auto', k_neighbors=5, random_state=42)

# 进行过采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

其中，X为原始样本的特征矩阵，y为原始样本的标签向量。fit_resample函数返回过采样后的特征矩阵X_resampled和标签向量y_resampled。

相关问题

smote过采样 python

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样方法，它可以通过合成新的少数类样本来增加少数类样本的数量，从而平衡数据集，从而提高模型的性能。

在Python中，可以使用imbalanced-learn库中的SMOTE方法来实现SMOTE过采样。以下是一个示例代码：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# X为特征矩阵，y为标签向量
smote = SMOTE(random_state=42)
X_smote, y_smote = smote.fit_resample(X, y)

该代码中，`random_state`参数是随机种子，`fit_resample`方法可以实现合成新的样本，并将特征矩阵和标签向量一起返回。需要注意的是，SMOTE只能处理二分类问题，如果是多分类问题，需要使用其他的过采样方法。

Kmeans Smote过采样Python代码

下面是使用K-means SMOTE算法进行过采样的Python示例代码：

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建不平衡数据集
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)

# 使用K-means SMOTE算法进行过采样
kmeans_smote = KMeansSMOTE(k_neighbors=5, random_state=10)
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X, y)

print("原始数据集中各类别样本数量：", {i: len(y[y==i]) for i in set(y)})
print("过采样后数据集中各类别样本数量：", {i: len(y_resampled[y_resampled==i]) for i in set(y_resampled)})

上述代码中，我们使用`make_classification`函数创建了一个不平衡的二分类数据集，其中正样本比例为90%，负样本比例为10%。然后我们使用`KMeansSMOTE`算法进行过采样，其中`k_neighbors`表示在SMOTE算法中选取的k个近邻样本的数量。最后，我们输出了过采样前后各个类别样本的数量。