smoteenn处理后的数据与原数据关系与评估python代码

下面是利用Python对SMOTE-ENN处理后的数据与原始数据进行比较和评估的示例代码：

from imblearn.combine import SMOTEENN
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import roc_auc_score, confusion_matrix
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np

# 加载数据
X = np.load('X.npy')
y = np.load('y.npy')

# 定义SMOTE-ENN方法
sm = SMOTEENN()

# 对数据进行SMOTE-ENN处理
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)

# 原始数据集评估
dt_clf = DecisionTreeClassifier()
scores1 = cross_val_score(dt_clf, X, y, cv=10, scoring='roc_auc')
print('原始数据集AUC:', scores1.mean())

# SMOTE-ENN处理后的数据集评估
scores2 = cross_val_score(dt_clf, X_resampled, y_resampled, cv=10, scoring='roc_auc')
print('SMOTE-ENN处理后的数据集AUC:', scores2.mean())

# 比较混淆矩阵
y_pred1 = dt_clf.fit(X, y).predict(X)
y_pred2 = dt_clf.fit(X_resampled, y_resampled).predict(X_resampled)
cm1 = confusion_matrix(y, y_pred1)
cm2 = confusion_matrix(y_resampled, y_pred2)
print('原始数据集混淆矩阵:\n', cm1)
print('SMOTE-ENN处理后的数据集混淆矩阵:\n', cm2)

其中，`X`和`y`分别代表原始数据的特征和标签，`SMOTEENN`方法用于进行SMOTE-ENN处理，`cross_val_score`方法用于交叉验证评估模型性能，`roc_auc_score`方法用于计算ROC曲线下面积，`confusion_matrix`方法用于计算混淆矩阵。通过比较原始数据集和SMOTE-ENN处理后的数据集在AUC、混淆矩阵等方面的差异，可以评估SMOTE-ENN处理对模型性能的影响。