python怎么生成Near Miss欠采样方法

生成Near Miss欠采样方法可以使用imblearn库中的NearMiss函数。首先，引入需要的模块和数据集：

from imblearn.under_sampling import NearMiss
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建样本不平衡的数据集
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)

然后，使用NearMiss函数进行欠采样：

# 定义NearMiss模型
nm = NearMiss(version=1)

# 应用NearMiss模型对数据进行欠采样
X_resampled, y_resampled = nm.fit_resample(X, y)

version参数可以设置为1、2或3，分别对应三种不同的Near Miss欠采样方法。