over_samples = SMOTE(random_state=1234) X, y = over_samples.fit_resample(X, y)
时间: 2024-05-31 18:12:28 浏览: 17
这段代码使用了 imblearn 库中的 SMOTE 方法来进行过采样,以解决数据集不平衡的问题。SMOTE 是 Synthetic Minority Over-sampling Technique 的缩写,它通过对少数类样本进行插值来生成新的合成样本,从而平衡数据集中不同类别的样本数量。在这里,over_samples 是一个 SMOTE 类的实例对象,random_state=1234 是设置随机种子,保证每次运行程序时生成的样本都是一致的。然后,通过调用 fit_resample 方法,将 X 和 y 传入进行过采样,返回过采样后的新的 X 和 y 值。
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from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42, k_neighbors=3) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))#返回上采样之后特征、标签 报错:Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6
这个报错仍然表明你的k_neighbors参数设置过大。请确保你的数据集中的少数类样本数量大于等于k_neighbors参数的值。如果你的数据集中只有3个样本,那么就不能将k_neighbors设置为3或更大的值。你可以尝试将k_neighbors设置为1,或者直接使用默认值5。例如:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=1)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)
```
或
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)
```
另外,你的标签y似乎有误,应该是`y=data.iloc[:, -1]`,即取最后一列作为标签。
from imblearn.over_sampling import SMOTE sm = SMOTE(random_state = 42) #实例化 X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,1] #实例化 sm= SMOTE(random_state=42) X,y=sm.fit_resample(X,y.astype('int'))报错:Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 3, n_neighbors = 6
这个错误提示表明你使用SMOTE算法时,设置的n_neighbors参数过大,超过了你数据集中样本的数量。n_neighbors是指每个少数类样本要基于多少个最近邻进行插值,一般情况下应该小于等于数据集中少数类样本的数量。你可以尝试减小n_neighbors的值,或者使用默认值(n_neighbors=5)。例如:
```
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42, k_neighbors=3)
X_resampled, y_resampled = sm.fit_resample(X, y)
```
其中k_neighbors就是n_neighbors的参数名。如果还有问题,请提供更详细的报错信息和相关代码。