from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler from imblearn.pipeline import Pipeline # values to evaluate over_values = [0.3,0.4,0.5] under_values = [0.7,0.8,0.9] for o in over_values: for u in under_values: # define pipeline model = SVC() over = SMOTE(sampling_strategy=o) under = RandomUnderSampler(sampling_strategy=u) steps = [('over', over), ('under', under), ('model', model)] pipeline = Pipeline(steps=steps) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 拟合模型 pipeline.fit(X_train, y_train) 显示The specified ratio required to remove samples from the minority class while trying to generate new samples. Please increase the ratio.该如何修改

在您的代码中，出现了警告信息"The specified ratio required to remove samples from the minority class while trying to generate new samples. Please increase the ratio." 这是因为在使用`RandomUnderSampler`进行欠采样时，您指定的`sampling_strategy`参数的值可能过小，导致无法满足要求的欠采样比例。

要解决这个问题，您可以尝试增加`sampling_strategy`参数的值。根据警告信息的建议，您可以尝试逐步增加欠采样比例，直到满足要求。

在您的代码中，尝试将欠采样比例逐步增加，例如：

under_values = [0.7, 0.8, 0.9]

您可以根据具体情况调整这些值，并观察警告是否消失。如果警告仍然存在，您可能需要进一步增加欠采样比例，直到满足要求。

请注意，根据您的数据集和需求，可能需要根据实际情况调整欠采样比例的取值范围。