代码生成imblearn库
时间: 2024-05-05 13:20:14 浏览: 17
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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