python线型欠采样

在Python中，线性欠采样（Linear Undersampling）是一种处理数据不平衡问题的技术，尤其适用于少数类别样本远少于多数类别的情况。它通过减少多数类样本的数量，使得两个类别的样本数量接近，从而改善模型对少数类的识别能力。

基本步骤包括：

1. **计算类比例**：首先确定每个类别的样本数量，找出少数类别和多数类别之间的差距。
2. **选择样本**：从多数类别中随机选取一部分样本，直到两类样本的数量相近或相等。可以选择全部、部分或者按照某种策略（如随机、最近邻等）进行选择。
3. **合并数据集**：将修改后的多数类别样本与原少数类别样本合并成新的平衡数据集。

Python中有许多库可以帮助完成这一过程，比如imblearn中的RandomUnderSampler。下面是一个简单的例子：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 假设X_train是特征数组，y_train是标签数组
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X_train, y_train)