随机欠采样python

在Python中进行随机欠采样可以使用sklearn库中的`RandomUnderSampler`类。

下面是一个简单的示例代码：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 假设X和y分别为特征和标签
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

其中，`RandomUnderSampler`类接受的参数包括：

- `sampling_strategy`: 用于指定欠采样后目标类别的比例或数量。
- `random_state`: 随机种子，用于保证可重复性。

在上述代码中，我们没有指定`sampling_strategy`参数，因此将会默认使用`majority`，即欠采样后目标类别的数量与少数类别相同。`fit_resample`方法则返回欠采样后的特征和标签。

相关问题

随机欠采样的代码都有哪几种

随机欠采样是一种简单有效的解决不平衡数据集问题的方法。以下是几种基于Python的随机欠采样方法的实现代码：

1. 随机欠采样（Random Under-Sampling）

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# ratio: 欠采样后正负样本的比例
rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=ratio)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

2. Tomek Links

from imblearn.under_sampling import TomekLinks

tl = TomekLinks(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = tl.fit_resample(X, y)

3. One-Sided Selection

from imblearn.under_sampling import OneSidedSelection

oss = OneSidedSelection(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = oss.fit_resample(X, y)

4. Neighborhood Cleaning Rule

from imblearn.under_sampling import NeighbourhoodCleaningRule

ncr = NeighbourhoodCleaningRule(sampling_strategy='auto', n_jobs=-1)
X_resampled, y_resampled = ncr.fit_resample(X, y)

这些方法都可以用于降低不平衡数据集中多数类样本的数量。需要注意的是，样本数量的过度下采样会导致信息丢失，因此应谨慎使用。

python 欠采样_欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）

欠采样和过采样是解决类别不平衡问题的两种常见方法。

欠采样是指减少多数类别的样本数量，使其与少数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的欠采样方法包括：

1. 随机欠采样：随机删除多数类别的一部分样本。

2. Tomek links欠采样：去除多数类别样本中的Tomek links。Tomek links指的是一个多数类别样本和一个少数类别样本之间的最近邻关系。

3. Cluster centroids欠采样：使用KMeans算法将多数类别样本聚类，然后保留每个簇的中心点。

过采样是指增加少数类别的样本数量，使其与多数类别的样本数量接近，从而达到平衡的目的。常用的过采样方法包括：

1. 随机过采样：随机复制少数类别的一部分样本。

2. SMOTE过采样：对少数类别样本进行插值，生成新的样本。

3. ADASYN过采样：基于SMOTE的思想，使用自适应权重对少数类别样本进行插值。

使用哪种方法取决于具体的数据集和任务。需要注意的是，过度使用过采样会导致模型过拟合，欠采样则会导致信息丢失。因此，需要在不同方法之间进行平衡，以获得更好的性能。