newData<-SMOTE(Data,Data[,-3],Data[3],dup_size=0,k=5)

时间: 2024-05-28 09:11:32 浏览: 166
DATA

new.data

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。
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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)

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...

LogModel<-glm(y~.,data=newData,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit library("ROCR") par(mfrow=c(2,2)) pd<-prediction(Data$Log.scores,Data$y) pf1<-performance(pd,measure="rec",x.measure="rpp") pf2<-performance(pd,measure="prec",x.measure="rec") plot(pf1,main="模式甄别的累计回溯精度曲线") plot(pf2,main="模式甄别的决策精度和回溯精度曲线") Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] P<-0.30 N<-length(Data[,1]) NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="SMOTE处理后的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP) LogModel<-glm(y~.,data=Data,family=binomial(link="logit")) LogFit<-predict(object=LogModel,newdata=Data,type="response") Data$Log.scores<-LogFit Data.Sort<-Data[order(x=Data$Log.scores,decreasing=TRUE),] NoiseP<-head(Data.Sort,trunc(N*P)) colP<-ifelse(1:N %in% rownames(NoiseP),2,1) plot(Data[,1:2],main="平衡化处理前的模式甄别结果(30%)",xlab="x1",ylab="x2",pch=as.integer(as.vector(Data[,3]))+1,cex=0.8,col=colP)

首先使用glm函数来创建逻辑回归模型(LogModel)，然后使用predict函数来预测数据集(Data)的输出(LogFit)，并将预测值保存在数据集(Data)的Log.scores列中。接下来使用ROCR包来创建累计回溯精度曲线(pf1)和决策精度和...

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)) 如何修改默认的图例标签

labels <- c("None", "Downsampling", "Upsampling", "SMOTE", "ROSE") # 生成图例标签映射 mapping <- aes(color = factor(label, levels = c("none", "down", "up", "smote", "rose")), linetype = factor(label...

from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42, k_neighbors=3) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))#返回上采样之后特征、标签 报错：Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6

如果你的数据集中只有3个样本，那么就不能将k_neighbors设置为3或更大的值。你可以尝试将k_neighbors设置为1，或者直接使用默认值5。例如： from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state...

from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))报错：Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6

sm = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=3) X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y) 其中k_neighbors就是n_neighbors的参数名。如果还有问题，请提供更详细的报错信息和相关代码。

nput In [18], in <cell line: 6>() 3 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=10000, random_state=10) 4 print('Original dataset shape %s' % Counter(y)) ----> 6 from imblearn.over_sampling import SMOTE 7 smote = SMOTE(random_state=42) 8 X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'

这个错误显示你的代码中缺少名为 "imblearn" 的模块。这个模块是一个用于不平衡数据处理的Python库，可能需要先安装这...from imblearn.over_sampling import SMOTE 这样就可以使用其中的SMOTE方法进行过采样了。
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smote = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = smote.fit_resample(X_knn, y_knn) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_res, y_res, test_size=0.4) clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) result_sm = classification_report(y_test, clf.predict(X_test)) #print(result) testing_acc_ = clf.score(X_test, y_test) * 100 print('随机森林分类测试准确率: {:.2f}%'.format(testing_acc_))

这段代码是使用SMOTE算法进行过采样处理的代码。首先使用SMOTE函数创建一个SMOTE对象，设置随机种子为42。然后使用fit_resample方法对特征矩阵X_knn和目标变量y_knn进行过采样处理，得到过采样后的特征矩阵X_res和...

sm = SMOTE(random_state = 5) X_train_ures_SMOTE, y_train_ures_SMOTE = sm.fit_resample(X_train, y_train.ravel())

在这段代码中，首先定义了一个SMOTE对象，其参数random_state = 5表示随机种子的值为5。然后，通过调用fit_resample方法对训练集X_train和y_train进行过采样，得到了新的训练集X_train_ures_SMOTE和y_train_ures_...

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if n_neighbors_diff_class > 0 and n_neighbors_diff_class < k_neighbors: is_border[i] = True # 计算需要生成的合成样本数量 n_synthetic_samples = n_samples - len(class_samples) # 如果需要生成的合成...

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