不平衡样本的定义
创始人
2024-12-27 13:01:16
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不平衡样本是指在一个数据集中,不同类别的样本数量差异很大的情况。在机器学习中,不平衡样本会导致模型对数量较多的类别进行过度拟合,而对数量较少的类别进行欠拟合。为了解决不平衡样本问题,可以采取以下方法之一:

  1. 过采样(Oversampling):增加数量较少的类别的样本数量,使得各个类别之间的样本数量接近。常用的过采样方法包括随机复制样本、SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等。
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 使用SMOTE方法进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
  1. 欠采样(Undersampling):减少数量较多的类别的样本数量,使得各个类别之间的样本数量接近。常用的欠采样方法包括随机删除样本、ClusterCentroids等。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

# 使用随机欠采样方法进行欠采样
rus = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
  1. 合成采样(Combining):结合过采样和欠采样的方法,同时增加数量较少的类别的样本数量,减少数量较多的类别的样本数量。
from imblearn.combine import SMOTEENN

# 使用SMOTEENN方法进行合成采样
smote_enn = SMOTEENN(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote_enn.fit_resample(X, y)
  1. 使用不平衡样本处理算法:一些算法在模型训练的过程中可以处理不平衡样本问题,例如使用权重调整、集成学习算法中的bagging和boosting等。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 使用随机森林算法处理不平衡样本问题
rf = RandomForestClassifier(class_weight='balanced')
rf.fit(X, y)

以上代码示例使用了imbalanced-learn库和scikit-learn库中的方法来处理不平衡样本问题。其中imbalanced-learn库是一个专门用于处理不平衡样本问题的库,提供了多种采样方法和模型处理方法。在实际应用中,可以根据具体情况选择合适的方法来处理不平衡样本问题。

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