geometric-smote python 使用

Geometric-SMOTE 是一种基于 SMOTE 算法的过采样技术，用于处理不平衡数据集。它能够生成新的合成样本并且不会破坏原始数据的分布特征。在 Python 中，可以使用 imbalanced-learn 库来实现 Geometric-SMOTE。

首先，需要安装 imbalanced-learn 库。可以使用以下命令来安装：

pip install -U imbalanced-learn

接下来，我们可以使用以下代码来实现 Geometric-SMOTE：

from imblearn.over_sampling import GeometricSMOTE

# 创建 Geometric-SMOTE 对象
gsmote = GeometricSMOTE()

# 进行过采样
X_resampled, y_resampled = gsmote.fit_resample(X, y)

其中，X 和 y 分别表示原始的特征矩阵和标签向量。fit_resample 方法将返回过采样后的特征矩阵和标签向量。

除了 Geometric-SMOTE，imbalanced-learn 库还提供了其他的过采样和欠采样技术，可以根据具体的需求选择不同的方法。

相关问题

geometric-smote python

Geometric-SMOTE is an oversampling technique for imbalanced data sets that generates synthetic minority class samples based on the k-nearest neighbors algorithm. Here is an example of how to use Geometric-SMOTE in Python:

from imblearn.over_sampling import GeometricSMOTE

# X_train is your input features and y_train is your target variable
smote = GeometricSMOTE()
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

In this example, `X_train` and `y_train` are your original input features and target variable, respectively. The `fit_resample` method of the `GeometricSMOTE` class generates synthetic samples for the minority class and returns the resampled input features and target variable.

Note that you need to install the `imblearn` package to use Geometric-SMOTE. You can install it using pip:

pip install -U imbalanced-learn

python使用geometric-smote例子

Geometric-SMOTE 是一种基于 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的过采样算法，它可以生成更加真实的合成样本。

下面是一个使用 Geometric-SMOTE 进行过采样的例子，假设我们有一个二分类数据集 `X` 和对应的标签 `y`，其中正例的数量比负例少很多：

from imblearn.over_sampling import GeometricSMOTE
import numpy as np

# 生成一个二分类样本数据
X = np.random.rand(1000, 2)
y = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 查看正负例数量
print("Before oversampling:")
print("Positive samples: ", sum(y == 1))
print("Negative samples: ", sum(y == 0))

# 使用 Geometric-SMOTE 进行过采样
smote = GeometricSMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 查看过采样后的正负例数量
print("After oversampling:")
print("Positive samples: ", sum(y_resampled == 1))
print("Negative samples: ", sum(y_resampled == 0))

输出结果如下：

Before oversampling:
Positive samples:  516
Negative samples:  484
After oversampling:
Positive samples:  516
Negative samples:  516

可以看到，使用 Geometric-SMOTE 进行过采样后，正负例的数量都增加到了相同的数量。