df_majority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==0] df_minority = df[df.LoyaltyIsAutoLost==1] df_majority_downsampled = resample(df_majority, replace=False, n_samples=20000, random_state=123) df = pd.concat([df_majority_downsampled, df_minority])

这段代码进行了数据集的重采样，包括了以下几个步骤：

1. 根据LoyaltyIsAutoLost列中的值，将数据集df划分为两部分，分别是LoyaltyIsAutoLost列中取值为0和1的数据。
2. 对取值为0的数据进行下采样，从中随机抽取20000个样本，使得数据集中取值为0和1的样本数量相等。
3. 将下采样后得到的数据集和原始取值为1的数据集进行合并，得到新的数据集df。

这个过程的目的是解决数据集中类别不平衡的问题，即在LoyaltyIsAutoLost列中取值为0的样本数量远远大于取值为1的样本数量。为了避免这种情况对模型的训练造成影响，需要对数据集进行重采样，使得两个类别的样本数量大致相等。

在这个过程中，使用了resample函数对数据集进行下采样，其中replace=False表示不放回采样，n_samples=20000表示采样后得到的数据集中样本的数量为20000，random_state=123表示随机数生成器的种子，用于控制采样的随机性。最后，使用pd.concat函数将下采样后的数据集和原始取值为1的数据集进行合并，得到新的数据集df。

相关问题

X_train, y_train = smote.fit_resample(X_train, y_train)

This code line is using the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) algorithm to oversample the minority class in the training data.

- X_train: The feature matrix of the training data.
- y_train: The target vector of the training data.
- smote.fit_resample(): This method applies the SMOTE algorithm to the training data to create synthetic samples of the minority class, increasing their number to balance the dataset. It returns the oversampled feature matrix (X_train) and target vector (y_train).

The oversampling technique is used to handle imbalanced datasets where the number of samples in one class is significantly lower than the other. This can cause the model to be biased towards the majority class, leading to poor performance in predicting the minority class. SMOTE is a popular oversampling technique that creates synthetic samples by interpolating between the existing minority class samples.

class Solution { int count_in_range(vector<int>& nums, int target, int lo, int hi) { int count = 0; for (int i = lo; i <= hi; ++i) if (nums[i] == target) ++count; return count; } int majority_element_rec(vector<int>& nums, int lo, int hi) { if (lo == hi) return nums[lo]; int mid = (lo + hi) / 2; int left_majority = majority_element_rec(nums, lo, mid); int right_majority = majority_element_rec(nums, mid + 1, hi); if (count_in_range(nums, left_majority, lo, hi) > (hi - lo + 1) / 2) return left_majority; if (count_in_range(nums, right_majority, lo, hi) > (hi - lo + 1) / 2) return right_majority; return -1; } public: int majorityElement(vector<int>& nums) { return majority_element_rec(nums, 0, nums.size() - 1); } };

这段代码实现了一个查找数组中的众数的算法，其中众数是指在数组中出现次数超过一半的元素。算法的实现使用了分治法，将数组分成左右两部分，分别递归求解左右两部分的众数，然后再对左右两部分的众数进行统计，判断哪一个是整个数组的众数。如果没有找到众数，则返回-1。

具体实现中，使用了一个辅助函数 count_in_range 来统计某个元素在指定区间内出现的次数。如果某个元素在整个数组中出现次数超过一半，则该元素为整个数组的众数。

需要注意的是，这个算法的时间复杂度为 O(nlogn)，因为需要进行递归求解。如果要求解时间复杂度更低的众数算法，可以使用 Boyer-Moore 投票算法，时间复杂度为 O(n)。