newData<-SMOTE(Data,Data[,-3],Data[3],dup_size=0,k=5)
时间: 2024-05-28 12:11:32 浏览: 17
这段代码是使用SMOTE算法对数据进行过采样。SMOTE算法是一种常用的数据不平衡处理方法,它通过对少数类样本进行合成新样本的方式来增加数据量,使得数据集更加平衡。具体来讲,这段代码的输入是Data数据集,其中第3列是标签列,"-3"表示选择除了第3列以外的所有列作为特征列,"Data[3]"表示指定第3列为分类列,"dup_size=0"表示不需要生成新数据的数量,"k=5"表示选择5个最近邻居用于生成合成样本。执行该代码后,将会返回经过SMOTE算法增强后的新数据集newData。
相关问题
library("smotefamily") Data$y<-factor(Data$y) set.seed(12345) Data$y<-gsub("NA","0",Data$y) newData<-SMOTE(Data[,-3],Data[,3]) plot(newData$data[,1:2],main="SMOTE处理前的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$syn_data[,1:2],main="SMOTE处理后的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_N[,1:2],main="SMOTE处理后y=0的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8) plot(newData$orig_P[,1:2],main="SMOTE处理后y=1的观测点分布",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8)
这段代码使用了R语言中的smotefamily包中的SMOTE函数来进行数据集的过采样,主要是为了解决类别不平衡的问题。具体来说,它将原始数据集Data中的第三列作为标签,并将标签为NA的数据点改为0。然后使用SMOTE函数对Data的第1、2列特征进行过采样,生成新的数据集newData。最后,代码使用四个图形来展示数据集的分布情况:第一个图是未经过SMOTE处理的原始数据点分布,第二个图是经过SMOTE处理后的新数据点分布,第三个图是y=0的原始数据点分布,第四个图是y=1的原始数据点分布。其中,pch参数用于设置点形状,cex参数用于设置点的大小。
model_glm_roc<-list("none"=roc_glm_1,"down"=roc_glm_2,"up"=roc_glm_3,"smote"=roc_glm_4,"rose"=roc_glm_5) p <- ggroc(model_glm_roc,legacy.axes=TRUE, alpha=0.6, size=0.8)+ ggtitle("Logistic Regression")+ theme(plot.title = element_text(size=12,hjust=0.5)) 如何设置x轴,y轴的标签
您可以使用ggtitle和xlab,ylab函数来添加标签。例如,您可以将x轴标签设置为"False Positive Rate",将y轴标签设置为"True Positive Rate",代码如下:
```
model_glm_roc<-list("none"=roc_glm_1,"down"=roc_glm_2,"up"=roc_glm_3,"smote"=roc_glm_4,"rose"=roc_glm_5)
p <- ggroc(model_glm_roc,legacy.axes=TRUE, alpha=0.6, size=0.8)+
ggtitle("Logistic Regression")+
xlab("False Positive Rate") +
ylab("True Positive Rate") +
theme(plot.title = element_text(size=12,hjust=0.5))
```
这样就可以在图像的x轴和y轴上添加标签。
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