过采样 python

过采样是一种处理类别不平衡数据的方法，它通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。在Python中，可以使用imbalanced-learn库中的RandomOverSampler模块来进行过采样操作。通过设置replacement=True参数，可以实现自助法(boostrap)抽样，即允许有重复采样的情况。使用该模块中的fit_resample方法可以进行过采样操作。具体的代码示例如下：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0, replacement=True)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

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smote过采样python原理

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样技术，用于处理数据集中的不平衡问题，特别是对于少数类样本的提升。它的核心思想是在原始少数类样本之间通过线性插值生成新的合成样本。以下是Python中使用imbalanced-learn库实现SMOTE的基本步骤：

1. 导入必要的库：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import pandas as pd

2. 初始化SMOTE对象：

smote = SMOTE()

3. 针对特征和目标变量的数据准备：

X = df[features]  # 特征列
y = df[target]     # 目标变量列

4. 应用SMOTE进行过采样：

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

这里`fit_resample()`会返回处理后的平衡数据集。

5. 将结果存储或用于后续分析：

new_df = pd.DataFrame({'features': X_resampled, 'target': y_resampled})

正则化随机过采样python

正则化随机过采样（Regularized Random Over-sampling，RRO）是一种用于解决非平衡数据集问题的方法，它结合了正则化和过采样技术。使用Python实现RRO需要引入相应的包，比如imblearn库。具体实现细节可以参考相关文献或在线资料。但请注意，我的回答仅提供技术参考，对于具体应用场景和实施方案，需要根据实际情况进行评估和调整。