数据偏态处理方法,代码举例展示
时间: 2024-03-04 07:51:00 浏览: 18
数据偏态是指数据分布不均衡的情况,这在机器学习和数据挖掘中非常常见。处理数据偏态的方法有很多,下面介绍几种常用的方法:
1. 过采样:增加数据量少的类别的样本数量,使得数据分布更均匀。常用的过采样方法有SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)和ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling)。
2. 欠采样:减少数据量多的类别的样本数量,使得数据分布更均衡。常用的欠采样方法有Random Under-sampling和NearMiss。
3. 基于代价敏感学习:通过给不同类别赋予不同的代价,来使得模型更加关注数据量少的类别。比如在支持向量机(SVM)中,可以通过设置C参数来调整不同类别的代价。
4. 集成学习:将多个分类器的结果进行集成,从而得到更好的分类效果。比如在随机森林中,可以通过设置不同类别的权重来调整模型的分类效果。
下面是一个Python代码示例,使用SMOTE方法对数据进行过采样:
```python
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成不均衡数据集
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)
# 过采样
sm = SMOTE(random_state=42)
X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y)
# 查看数据分布
import pandas as pd
pd.Series(y_res).value_counts()
```
输出结果如下:
```
1 900
0 900
dtype: int64
```
可以看到,经过过采样后,数据分布已经变得更加均衡了。