不是,是目标值中取值个数一样的,比如:目标值中取值为1000的有3000多个,取值为1002的只有2个,这样子的情形
时间: 2024-03-06 08:50:59 浏览: 22
对于目标值中取值个数不平衡的情况,可以考虑使用基于加权的方法来平衡目标值分布。
具体地,可以给取值个数较少的目标值赋予较大的权重,给取值个数较多的目标值赋予较小的权重。这样可以使得样本分布更加平衡,同时能够保证模型对于不同目标值的预测能力。
下面是一个使用加权方法对目标值分布进行平衡的Python实现代码示例:
``` python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据
X, y = load_data()
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 计算每个目标值的权重
unique_y, counts_y = np.unique(y_train, return_counts=True)
weights_y = np.max(counts_y) / counts_y
# 对训练集进行加权采样
X_train_resampled = []
y_train_resampled = []
for uy, w in zip(unique_y, weights_y):
X_uy = X_train[y_train == uy]
y_uy = y_train[y_train == uy]
X_train_resampled.extend(X_uy)
y_train_resampled.extend([uy]*len(X_uy)*w)
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_resampled, y_train_resampled)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型性能指标
performance = calculate_performance(y_test, y_pred)
```
上述代码中,计算了每个目标值的权重,然后对于每个目标值,根据其权重对样本进行重采样。最后训练线性回归模型并在测试集上进行预测,计算模型性能指标。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)