请提供用SMOTE算法解决样本不平衡问题的详细案例,并提供代码
时间: 2023-02-08 20:25:15 浏览: 185
SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种常用的样本不平衡问题处理算法。该算法是基于 k-近邻算法的,通过在少数类样本的基础上生成新的样本来增加少数类样本数量。
下面是一个使用 SMOTE 算法解决样本不平衡问题的案例代码:
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成样本不平衡数据
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)
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
random_state=0)
print("原始数据集分布:")
print(y_train.value_counts())
# SMOTE 算法进行样本不平衡处理
sm = SMOTE(random_state=2)
X_train_res, y_train_res = sm.fit_sample(X_train, y_train)
print("SMOTE 处理后数据集分布:")
print(pd.Series(y_train_res).value_counts())
```
该代码生成了一个样本不平衡的二分类数据集,然后通过使用 SMOTE 算法来处理样本不平衡问题。可以看到,在使用 SMOTE 算法处理后,两类样本数量变得相等。