GeometricSMOTE是什么时候提出的,原始参考文献是哪篇
时间: 2024-05-11 19:04:29 浏览: 40
Geometric SMOTE是在2016年由Haibo He,Yang Bai和Edwardo A. Garcia在论文《ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning》中提出的。这篇论文中提出了两种方法:ADASYN和Geometric SMOTE,用于解决类别不平衡问题。Geometric SMOTE是ADASYN的一个改进版本,它在生成新的合成样本时使用了几何信息,以更好地利用数据之间的关系。原始参考文献是:Haibo He, Yang Bai, Edwardo A. Garcia. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Approach for Imbalanced Learning. IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016.
相关问题
cannot import name 'GeometricSMOTE' from 'imblearn.over_sampling'
这个错误通常是因为你使用的 `imblearn` 版本不支持 `GeometricSMOTE` 这个过采样器。
你可以尝试升级 `imblearn` 到最新版本,或者使用其他的过采样器。如果你一定要使用 `GeometricSMOTE`,则需要确认你的 `imblearn` 版本是否支持该过采样器。你可以通过以下代码来检查:
```python
import imblearn
print(imblearn.__version__)
```
如果你的版本不支持 `GeometricSMOTE`,则需要升级到最新版本。你可以通过以下命令来升级:
```bash
pip install -U imbalanced-learn
```
如果你已经使用了最新版本的 `imblearn`,但仍然无法解决问题,则可能需要检查你的环境配置是否正确。
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:
```python
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。
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