导入excel数据用不平衡三分类加权法计算权重利用重采样输出采样excel数据python

以下是一个可能的Python代码示例，用于导入Excel数据，使用不平衡三分类加权法计算权重，并使用重采样输出采样Excel数据：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取Excel数据文件
df = pd.read_excel('input_data.xlsx')

# 分离特征和目标变量
X = df.drop('Class', axis=1)
y = df['Class']

# 计算三分类权重
class_weights = {0: 1.0, 1: 2.0, 2: 4.0}

# 定义决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier(class_weight=class_weights)

# 重采样训练集以平衡类别
X_resampled, y_resampled = resample(X, y, stratify=y, class_weight=class_weights)

# 拟合模型
clf.fit(X_resampled, y_resampled)

# 预测目标变量
y_pred = clf.predict(X)

# 将预测结果添加到原始数据框中
df['Predicted Class'] = y_pred

# 输出采样的Excel数据
df.sample(frac=0.5, replace=True).to_excel('sampled_data.xlsx', index=False)

请注意，该示例仅供参考。具体实现可能因数据集和任务而异。此外，还可以尝试其他重采样技术和分类器以优化模型性能。