imblearn中smote算法参数
时间: 2024-06-11 22:04:46 浏览: 20
imblearn中的SMOTE算法有以下几个参数:
- n_neighbors:用于指定每个少数类样本需要生成的合成样本数量。
- sampling_strategy:用于指定生成的合成样本的数量或者是少数类和多数类之间的比例。
- k_neighbors:用于指定生成合成样本时,从每个少数类样本的k个最近邻中选择的邻居数量。
- random_state:用于设置随机数种子,以确保结果的可重复性。
- m_neighbors:用于指定在生成合成样本时要考虑的邻居数量。
- out_step:用于控制删除异常点的范围。较小的值会更严格地删除异常点。
- kind:用于指定生成合成样本的方法类型,可以是'regular'、'borderline1'或'borderline2'。
- svm_estimator:用于指定SVM分类器的对象,用于生成合成样本。
- n_jobs:用于指定并行处理的数量。
相关问题
smote算法 python 调包
SMOTE算法是一种用于解决数据不平衡问题的算法。它的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique,即“人工少数类过采样法”。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来解决数据不平衡的问题,而不是直接对少数类样本进行重采样。
在Python中,你可以使用imbalanced-learn库中的SMOTE方法来实现SMOTE算法。具体的调用方法如下所示:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 创建SMOTE对象
sm = SMOTE(random_state=42, n_jobs=-1)
# 执行SMOTE算法
x_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(x, y)
```
其中,`x`是输入特征矩阵,`y`是目标变量。代码中的`random_state`参数用于设置随机数种子,`n_jobs`参数用于设置并行任务的数量。
smote算法python代码
以下是Smote算法的Python代码示例:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 假设我们有一个样本和标签的数据集 X 和 Y
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, Y_resampled = smote.fit_resample(X, Y)
```
这段代码使用imblearn库中的SMOTE函数来进行样本扩增,其中random_state=42表示随机数种子为42,X和Y分别是样本和标签的数据集。但需要注意的是,在实际使用中可能需要根据具体情况修改参数。