SMOTE采样Python代码实现

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种用于解决类别不平衡问题的采样方法。它通过合成新的少数类样本来平衡数据集，从而提高模型的性能。

以下是一个使用Python实现SMOTE采样的代码示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 假设X和y分别是特征和标签
# X的形状为 (样本数, 特征数)，y的形状为 (样本数,)
# 假设少数类标签为1，多数类标签为0

# 创建SMOTE对象
smote = SMOTE()

# 对数据集进行SMOTE采样
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# X_resampled和y_resampled是采样后的新数据集

在上述代码中，我们首先导入了`SMOTE`类，然后创建了一个`SMOTE`对象。接下来，我们使用`fit_resample`方法对数据集进行采样，得到采样后的新数据集`X_resampled`和`y_resampled`。

相关问题

Kmeans Smote过采样Python代码

下面是使用K-means SMOTE算法进行过采样的Python示例代码：

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建不平衡数据集
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K-means SMOTE算法进行过采样
kmeans_smote = KMeansSMOTE(k_neighbors=5, random_state=10)
X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X, y)

print("原始数据集中各类别样本数量：", {i: len(y[y==i]) for i in set(y)})
print("过采样后数据集中各类别样本数量：", {i: len(y_resampled[y_resampled==i]) for i in set(y_resampled)})

上述代码中，我们使用`make_classification`函数创建了一个不平衡的二分类数据集，其中正样本比例为90%，负样本比例为10%。然后我们使用`KMeansSMOTE`算法进行过采样，其中`k_neighbors`表示在SMOTE算法中选取的k个近邻样本的数量。最后，我们输出了过采样前后各个类别样本的数量。

smote算法python代码

以下是Smote算法的Python代码示例：

from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_smote, y_smote = smote.fit_resample(X, y)

以上代码利用imblearn库中的SMOTE模块实现了Smote算法的过采样功能。X代表特征矩阵，y代表标签向量。通过fit_resample()函数可以得到经过Smote算法处理后的新特征矩阵和标签向量。