python欠采样和过采样代码的区别

欠采样和过采样都是用来处理数据不平衡问题的方法。

欠采样指的是减少数量较多的类别的样本数，使其与数量较少的类别的样本数相等或接近。过采样指的是增加数量较少的类别的样本数，使其与数量较多的类别的样本数相等或接近。

下面是python中常用的欠采样和过采样的代码示例：

欠采样（使用imblearn库中的RandomUnderSampler类）：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

过采样（使用imblearn库中的RandomOverSampler类）：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

ros = RandomOverSampler()
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

需要注意的是，欠采样和过采样都可能会导致模型的过拟合问题，因此需要根据具体情况进行选择和调整。

相关问题

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)

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。