4分类，smote过采样python代码

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样技术，用于处理不平衡数据集，特别适用于少数类别样本较多的情况。在Python中，你可以使用`imblearn`库中的`SMOTE`类来进行这个操作。下面是一个简单的例子：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载示例数据集，这里假设我们有一个DataFrame df
# df = ...

# 提取特征和目标变量
X = df.drop('target_column', axis=1)  # 将'target_column'替换为你的真实目标列名
y = df['target_column']

# 初始化SMOTE对象
smote = SMOTE()

# 应用SMOTE对X进行过采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 现在你可以将X_resampled和y_resampled分别用于训练模型

在这个代码中，`fit_resample()`方法会返回一个新的、过采样的特征集和标签集。记得先安装`imblearn`库，如果还没有安装，可以使用`pip install imblearn`命令。

相关问题

smote过采样python代码

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种常用的过采样技术，用于处理不平衡数据集中的少数类别样本。它通过生成新的合成样本来增加少数类的实例数。以下是使用Python中的imbalanced-learn库实现SMOTE的一个简单示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个简单的二分类数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                            weights=[0.1, 0.9], random_state=42)

# 创建SMOTE对象
smote = SMOTE(random_state=42)

# 使用SMOTE对特征X和标签y进行过采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 检查过采样后的数据分布
print("Original counts:", Counter(y))
print("Resampled counts:", Counter(y_resampled))

在这个例子中，`fit_resample`方法会对原始的X和y应用SMOTE，生成新的均衡化的数据集。记得先导入必要的库，并根据实际的数据结构调整。

Kmeans Smote过采样Python代码

下面是使用K-means SMOTE算法进行过采样的Python示例代码：

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)

# 使用K-means SMOTE算法进行过采样
kmeans_smote = KMeansSMOTE(k_neighbors=5, random_state=10)
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X, y)

print("原始数据集中各类别样本数量：", {i: len(y[y==i]) for i in set(y)})
print("过采样后数据集中各类别样本数量：", {i: len(y_resampled[y_resampled==i]) for i in set(y_resampled)})

上述代码中，我们使用`make_classification`函数创建了一个不平衡的二分类数据集，其中正样本比例为90%，负样本比例为10%。然后我们使用`KMeansSMOTE`算法进行过采样，其中`k_neighbors`表示在SMOTE算法中选取的k个近邻样本的数量。最后，我们输出了过采样前后各个类别样本的数量。