SMOTE ENN python

SMOTE ENN是一种常用的结合算法，用于解决类别不平衡问题。SMOTE算法是一种上采样方法，可以通过合成新的少数类样本来增加训练数据集中少数类的样本量。ENN算法是一种下采样方法，可以通过删除多数类样本中的一些样本来减少数据集中多数类的样本量。SMOTE ENN算法通过先使用SMOTE算法生成一些合成样本，然后再使用ENN算法进行下采样，从而同时增加少数类样本和减少多数类样本，达到平衡数据集的目的。

在Python中，可以使用imbalanced-learn (imblearn)库来实现SMOTE ENN算法。首先，需要安装imblearn库，可以使用pip命令进行安装。接下来，可以使用imblearn库中的SMOTE和ENN类来实现相应的上采样和下采样操作。具体实现步骤如下：

1. 导入imblearn库中的相关模块：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import EditedNearestNeighbours

2. 定义SMOTE和ENN对象，设置相应的参数：

smote = SMOTE(sampling_strategy='auto', k_neighbors=5)
enn = EditedNearestNeighbours()

3. 使用SMOTE算法对数据集进行上采样：

X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

这里的X和y分别表示原始数据集的特征和标签。

4. 使用ENN算法对上采样后的数据集进行下采样：

X_resampled_enn, y_resampled_enn = enn.fit_resample(X_resampled, y_resampled)

5. 最终得到平衡后的数据集X_resampled_enn和y_resampled_enn，可以在接下来的机器学习任务中使用它们。

值得注意的是，以上代码仅为演示示例，具体的参数设置和数据处理步骤可能需要根据实际情况进行调整。

总结起来，SMOTE ENN算法可以通过imbalanced-learn库中的SMOTE和ENN类来实现，先使用SMOTE进行上采样，再使用ENN进行下采样，从而实现类别不平衡问题的处理。