knn_clf.fit(X_train,y_train)

这段代码是用于训练KNeighborsClassifier模型的。其中，X_train是训练集的特征矩阵，y_train是训练集的分类标签。fit()方法用于将训练数据输入模型中，训练模型并生成最终的分类器，该分类器可以用于对测试数据进行分类任务。也就是说，通过这段代码，我们训练了一个k近邻分类器，该分类器可以对新的样本进行分类。

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rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5, random_state=42) X_knn = np.array(X_knn)#转换为矩阵 y_knn = np.array(y_knn)#转换为矩阵 X_res, y_res = rus.fit_resample(X_knn, y_knn) print('欠采样') 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) result_rus = 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_))

欠采样是一种处理不平衡数据集的方法，它通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。在这段代码中，首先使用了RandomUnderSampler来进行欠采样，其中sampling_strategy参数设置为0.5，即将多数类样本数量减少到少数类样本数量的一半。然后将输入特征X_knn和目标变量y_knn转换为矩阵形式。接下来，使用fit_resample方法对数据进行欠采样处理，得到了欠采样后的特征矩阵X_res和目标变量矩阵y_res。然后将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。使用RandomForestClassifier来构建随机森林分类器，并使用fit方法训练模型。最后，使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告，并使用score方法计算模型在测试集上的准确率，并打印出来。

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和目标变量矩阵y_res。接着将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占总样本数量的40%。然后使用RandomForestClassifier构建随机森林分类器，并使用fit方法训练模型。接下来，使用predict方法对测试集进行预测，得到预测结果y_pred。使用classification_report函数计算模型在测试集上的分类报告，并使用score方法计算模型在测试集上的准确率，并打印出来。