One-Sided Selection是什么代码
时间: 2024-03-10 22:45:22 浏览: 25
以下是使用One-Sided Selection算法进行欠抽样的示例代码:
```python
from collections import Counter
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def one_sided_selection(X, y):
"""
使用One-Sided Selection算法进行欠抽样
:param X: 特征矩阵
:param y: 标签数组
:return: 欠抽样后的特征矩阵和标签数组
"""
# 查看原始类别分布
print('Original dataset shape %s' % Counter(y))
# 计算每个样本到其k个最近邻样本的平均距离
k = 5
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=k+1)
neigh.fit(X)
dist, _ = neigh.kneighbors(X)
avg_dist = np.mean(dist[:, 1:], axis=1)
# 将样本按照标签分成两类
X_pos, X_neg = X[y == 1], X[y == 0]
avg_dist_pos, avg_dist_neg = avg_dist[y == 1], avg_dist[y == 0]
# 选取与少数类样本距离最近的大多数类样本
idx = np.argsort(avg_dist_pos)[:len(X_pos)]
X_resampled = np.concatenate((X_pos, X_neg[idx]), axis=0)
y_resampled = np.concatenate((np.ones(len(X_pos)), np.zeros(len(X_pos))), axis=0)
# 查看欠抽样后的类别分布
print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_resampled))
return X_resampled, y_resampled
```
使用示例:
```python
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成一个二分类的不平衡数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, n_informative=10,
n_redundant=5, n_classes=2, weights=[0.9, 0.1], random_state=42)
# 进行欠抽样
X_resampled, y_resampled = one_sided_selection(X, y)
```
在上述示例中,我们使用了`sklearn`库中的`make_classification`函数生成一个二分类的不平衡数据集,然后使用`NearestNeighbors`类计算每个样本到其k个最近邻样本的平均距离。我们将样本按照标签分成两类,并选取与少数类样本距离最近的大多数类样本进行欠抽样。最后,我们使用`collections`库中的`Counter`函数来查看原始数据集和欠抽样后的数据集的类别分布。