random resample
时间: 2023-10-19 10:08:48 浏览: 40
随重采样是一种用于处理不均衡数据集的技术。它的目的是通过随机重复抽样来增加少数类样本的数量,以使数据集更加平衡。在随机重采样过程中,从少数类中随机选择样本并进行重复抽样,直到数量达到预定的目标。这样可以增加少数类的样本数量,从而提高模型对少数类的学习能力。常用的随机重采样方法包括随机过采样和随机欠采样。随机过采样是从少数类中随机选择样本并进行重复抽样,使得样本数量达到多数类的数量;而随机欠采样是从多数类中随机选择样本进行抽样,使得样本数量与少数类相同或接近。这两种方法都有一定的局限性,因此还有其他一些更高级的重采样方法,如SMOTE、ADASYN等,可以更好地处理不均衡数据集。
相关问题
没有fit_resample怎么办
如果没有 `fit_resample` 方法,可以使用其他方法进行数据重采样,例如:
1. 使用 `resample` 方法从 `sklearn.utils` 库中进行数据重采样。
```
from sklearn.utils import resample
# Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority,
replace=True, # sample with replacement
n_samples=majority_count, # to match majority class
random_state=123) # reproducible results
```
2. 使用 `sampling` 方法从 `imblearn` 库中进行数据重采样。
```
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
```
这些方法都可以根据需要进行上采样或下采样,并且包含许多参数和选项,可以根据数据集和模型的具体需求进行调整。
pandas的resample怎么用
pandas的resample用来对时间序列数据进行重新采样。它的基本语法是:df.resample(rule, closed='right', label='right', how=None, axis=0, fill_method=None, limit=None, kind=None, convention=None, **kwargs)。
其中,rule参数是重新采样的规则,可以是字符串(如'D', 'H')、日期偏移量(如pd.offsets.Day(1)、pd.offsets.Hour(1))或者自定义函数。closed参数表示区间的闭合方式,label参数表示区间的标签。how参数表示对区间进行聚合的方法,可以是sum、mean等。axis参数表示对哪个轴进行重新采样,fill_method参数表示填充缺失值的方法。
下面是一个例子,假设有一个时间序列数据df,我们要将它按天进行重新采样,并计算每天的平均值:
``` python
import pandas as pd
# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='1/10/2020', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
# 按天重新采样,计算每天的平均值
df_resampled = df.resample('D', on='date').mean()
print(df_resampled)
```
输出结果为:
```
data
date
2020-01-01 41.166667
2020-01-02 50.041667
2020-01-03 44.458333
2020-01-04 44.750000
2020-01-05 54.250000
2020-01-06 47.208333
2020-01-07 50.958333
2020-01-08 41.458333
2020-01-09 45.541667
2020-01-10 64.500000
```
可以看到,原来的时间序列数据以小时为单位,经过重新采样后按天为单位,并计算了每天的平均值。