MWMOTE python怎么使用

MWMOTE是一种用于不平衡数据集的过采样方法，它可以帮助提高分类器对少数类的识别能力。在Python中，可以使用imbalanced-learn库中的MWMOTE实现。

以下是一个使用MWMOTE的示例代码：

from imblearn.over_sampling import MWMOTE
from sklearn.datasets import make_classification
from collections import Counter

# 生成不平衡数据集
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)

print('Original dataset shape %s' % Counter(y))

# 使用MWMOTE进行过采样
mwmote = MWMOTE(sampling_strategy='minority', k_neighbors=5, random_state=42)
X_resampled, y_resampled = mwmote.fit_resample(X, y)

print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_resampled))

在上面的代码中，我们使用make_classification函数生成一个不平衡的二分类数据集，其中少数类的权重为0.1。然后，我们使用MWMOTE进行过采样，其中`sampling_strategy='minority'`表示只对少数类进行过采样，`k_neighbors=5`表示使用5个最近邻来进行采样，`random_state`用于控制随机数生成器的种子。

最后，我们打印出过采样后的数据集的分布情况，可以看到，少数类的样本数已经增加到和多数类相同的数量级。