python怎么生成浓缩最近邻(Condensed Nearest Neighbor(CNN))规则欠采样
时间: 2023-06-02 16:05:58 浏览: 92
针对您的问题,可以通过使用imblearn库中的CondensedNearestNeighbour函数来生成浓缩最近邻规则欠采样。具体的代码可以参考下面的示例:
```python
from imblearn.under_sampling import CondensedNearestNeighbour
from sklearn.datasets import make_classification
# 生成一个不平衡的二分类数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
weights=[0.1, 0.9], n_informative=3,
n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20,
n_clusters_per_class=1, n_samples=1000,
random_state=10)
# 使用CondensedNearestNeighbour函数进行欠采样
cnn = CondensedNearestNeighbour(random_state=42)
X_res, y_res = cnn.fit_resample(X, y)
# 查看欠采样后的样本数量
print("欠采样前的样本数量:{}\n欠采样后的样本数量:{}".format(y.shape[0], y_res.shape[0]))
```
在以上的代码中,我们使用make_classification函数生成一个不平衡的二分类数据集,然后使用CondensedNearestNeighbour函数进行欠采样。最后,我们输出欠采样前后的样本数量,以检查欠采样的效果。假如您想了解更多有关浓缩最近邻规则欠采样的信息,可以查看imblearn官方文档。