python怎么生成Near Miss欠采样方法
时间: 2023-06-02 11:05:54 浏览: 107
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。
相关问题
python欠采样和过采样代码
下面是Python中的欠采样和过采样代码示例:
欠采样:
```python
from sklearn.utils import resample
# 将少数类别的样本数量减少到和多数类别样本数量一致
df_majority = df[df.target==0]
df_minority = df[df.target==1]
df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=len(df_minority), random_state=123)
df_downsampled = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])
```
过采样:
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 使用SMOTE算法对少数类别样本进行过采样
sm = SMOTE(random_state=12)
X_train_res, y_train_res = sm.fit_resample(X_train, y_train)
```
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:
```python
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)
```