ADASYN数据预处理算法

ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）算法是一种基于自适应的过采样方法，它能够根据不同类别之间的密度分布来生成新的样本。相比于SMOTE算法，ADASYN算法能够更好地处理类别不平衡问题。具体来说，ADASYN算法会根据每个少数类样本周围的多数类样本数量来计算一个权重，权重越大的样本就会被生成更多的新样本。这样可以使得生成的新样本更加接近真实数据分布，从而提高模型的泛化能力。

下面是一个使用ADASYN算法进行过采样的示例代码：

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

# 生成一个不平衡的二分类数据集
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ADASYN算法进行过采样
ada = ADASYN()
X_resampled, y_resampled = ada.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的数据分布
import pandas as pd
pd.Series(y_resampled).value_counts()