python 欠采样

欠采样是一种处理数据不平衡问题的方法之一。在Python中，可以使用一些库和函数来进行欠采样操作。例如，可以使用scikit-learn库中的make_classification函数来生成一个具有指定特征和类别的合成数据集。该函数的参数中包含一个weights参数，可以用来指定每个类别的样本权重。通过调整权重参数，可以实现欠采样的效果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
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- *1* *2* *3* [数据不平衡处理方式之过采样和欠采样（Python代码）](https://blog.csdn.net/weixin_41233157/article/details/131403617)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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相关问题

python 欠采样_欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）

欠采样和过采样是解决类别不平衡问题的两种常见方法。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的欠采样方法包括：

1. 随机欠采样：随机删除多数类别的一部分样本。

2. Tomek links欠采样：去除多数类别样本中的Tomek links。Tomek links指的是一个多数类别样本和一个少数类别样本之间的最近邻关系。

3. Cluster centroids欠采样：使用KMeans算法将多数类别样本聚类，然后保留每个簇的中心点。

过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的过采样方法包括：

1. 随机过采样：随机复制少数类别的一部分样本。

2. SMOTE过采样：对少数类别样本进行插值，生成新的样本。

3. ADASYN过采样：基于SMOTE的思想，使用自适应权重对少数类别样本进行插值。

使用哪种方法取决于具体的数据集和任务。需要注意的是，过度使用过采样会导致模型过拟合，欠采样则会导致信息丢失。因此，需要在不同方法之间进行平衡，以获得更好的性能。

python欠采样和过采样代码

下面是Python中的欠采样和过采样代码示例：

欠采样：

from sklearn.utils import resample

# 将少数类别的样本数量减少到和多数类别样本数量一致
df_majority = df[df.target==0]
df_minority = df[df.target==1]
df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=len(df_minority), random_state=123)
df_downsampled = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])

过采样：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 使用SMOTE算法对少数类别样本进行过采样
sm = SMOTE(random_state=12)
X_train_res, y_train_res = sm.fit_resample(X_train, y_train)