X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train) 这句代码的作用
时间: 2023-12-24 12:13:08 浏览: 60
这行代码使用了SMOTE算法,对训练集中的数据进行了过采样,即增加了一些少数类别的样本,使得少数类别的样本数量增加到与多数类别接近甚至相等,从而使得分类器更好地学习到少数类别的特征,提高了分类器的性能和泛化能力。其中,X_train是训练集特征数据,y_train是训练集标签数据,X_train_resampled和y_train_resampled是经过SMOTE算法处理后的过采样后的新的训练集特征数据和标签数据。
相关问题
x_smote_resampled, y_smote_resampled = eec.fit(x, y)怎么修正
这段代码有问题,因为 eec.fit(x, y) 应该是用来训练模型的,而不是用来进行 SMOTE 过采样的。如果要使用 SMOTE 过采样,应该使用 imblearn 中的 SMOTE() 函数,例如:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE()
x_smote_resampled, y_smote_resampled = smote.fit_resample(x, y)
```
这里使用了 SMOTE() 函数来进行过采样,并将过采样后的数据赋值给 x_smote_resampled 和 y_smote_resampled。
X = data.drop(columns= 'type') Y = data['type'] X_resampled, Y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, Y)
这段代码的作用是使用SMOTE算法对数据进行过采样,从而解决数据不平衡问题。
首先,将数据集中的目标变量('type')从特征变量中删除,并将其存储在Y中。接下来,将特征变量存储在X中。
然后,使用SMOTE算法对X和Y进行过采样,得到经过过采样处理的新的特征变量和目标变量,分别存储在X_resampled和Y_resampled中。SMOTE算法会生成一些新的合成样本,从而使得正负样本的数量相等,从而解决数据不平衡问题。