kmsmote.fit_resample 怎么用
时间: 2024-05-09 10:17:41 浏览: 5
kmsmote.fit_resample 是一种用于不平衡数据集的采样方法,用于生成一组平衡的数据集。使用方法可以参考以下代码:
```
from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
kmsmote = KMeansSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = kmsmote.fit_resample(X, y)
```
其中,X和y分别是不平衡的特征集和目标值集。使用以上代码会生成一组平衡的数据集:X_resampled和y_resampled。
相关问题
over.fit_resample参数
`fit_resample` 是 `imblearn` 库中的一个函数,于处理样本不平衡问题。它的用是对数据集进行过采样(oversampling)或欠采样(undersampling),使得正负样本比更加均衡。
`_resample` 函数的参数包括:
- X:特征矩阵,形状为 (n_samples, n_features);
- y:标签向量,形状为 (n_samples,);
- sampler:采样器对象,用于指定采样策略。可以是 `RandomUnderSampler`(随机欠采样)、`RandomOverSampler`(随机过采样)、`SMOTE`(合成少数类过采样技术)等;
- **kwargs:其他采样器的参数,例如 `sampling_strategy`、`random_state` 等。
其中 `sampling_strategy` 参数是用来指定采样比例的,它可以是一个字符串、浮点数或字典。如果是字符串,可以取值为:
- 'auto':自动计算采样比例;
- 'minority':对少数类进行采样;
- 'not minority':对多数类进行采样;
- 'all':对所有类别进行采样。
如果是字典,则需指定每个类别的采样比例,例如 `sampling_strategy={0: 1000, 1: 500}` 表示类别 0 采样 1000 个,类别 1 采样 500 个。
`fit_resample` 函数返回采样后的特征矩阵和标签向量,形状分别为 (n_samples_new, n_features) 和 (n_samples_new,)。
smote.fit_resample
b'smote.fit_resample'是一个Python函数,用于对不平衡数据集进行过采样,即合成少数类样本。它使用SMOTE算法(Synthetic Minority Over-sampling Technique)来生成新的合成少数类样本,从而提高少数类的数量。此函数需要先对数据进行拆分,然后在训练集上进行过采样,最后在测试集上进行验证。