adasyn算法python代码

ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) 是一种不平衡数据集处理方法，用于生成合成样本以弥补少数类别数据不足的问题。在Python中，我们可以使用`imblearn`库中的`ADASYN`类来实现这个算法。以下是一个简单的示例：

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

# 创建一个不平衡数据集作为示例
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.9, 0.1], random_state=42)

# 将数据转换成DataFrame
df_data = pd.DataFrame(data=X, columns=['feature_1', 'feature_2', ...])  # 根据实际特征列名替换...
df_labels = pd.Series(y)

# 创建ADASYN对象
adasyn = ADASYN()

# 使用fit_resample方法对数据进行过采样
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(df_data, df_labels)

# 现在你可以使用这些平衡后的数据和标签来进行训练了

在这个例子中，`make_classification`函数创建了一个不平衡的数据集，`ADASYN`对象负责调整比例，然后`fit_resample`方法应用算法并返回新的平衡样本。