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代码生成imblearn库

时间: 2024-05-05 22:20:14 浏览: 68

对于不平衡数据，我们可以使用imblearn库来生成新的数据，以改善分类器的性能。具体步骤如下： 1. 导入所需的库和数据。 ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.datasets import make_classification # 生成示例数据 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) ``` 2. 实例化SMOTE对象。 ```python smote = SMOTE(random_state=42) ``` 3. 对数据进行拟合和转换。 ```python X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ``` 完整代码如下： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.datasets import make_classification # 生成示例数据 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) # 实例化SMOTE对象 smote = SMOTE(random_state=42) # 对数据进行拟合和转换 X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y) ```

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