数据集不平衡算法代码

针对数据集不平衡问题，常见的解决算法包括欠采样、过采样和集成学习等。以下是一些常见的算法代码实现：

1. 欠采样算法（RandomUnderSampler）：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 设置欠采样比例（例如：欠采样到正负样本比例为1:1）
ratio = 1.0

# 使用RandomUnderSampler进行欠采样
rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy=ratio)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

2. 过采样算法（RandomOverSampler）：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

# 设置过采样比例（例如：过采样到正负样本比例为1:2）
ratio = {1: 2}

# 使用RandomOverSampler进行过采样
ros = RandomOverSampler(sampling_strategy=ratio)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

3. 集成学习算法（EasyEnsemble）：

from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier

# 设置集成学习模型（例如：使用AdaBoost分类器作为基分类器）
base_estimator = AdaBoostClassifier()

# 设置集成学习中基分类器的数量
n_estimators = 10

# 使用EasyEnsembleClassifier进行集成学习
eec = EasyEnsembleClassifier(base_estimator=base_estimator, n_estimators=n_estimators)
X_resampled, y_resampled = eec.fit_resample(X, y)

以上是一些常见的解决数据集不平衡问题的算法代码实现，具体的实现方式可以根据实际情况进行调整。