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Pandas中怎么處理不平衡數(shù)據(jù)集

小億
94
2024-05-13 10:49:53
欄目: 編程語言

處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法之一是使用類別平衡技術(shù)，包括過采樣、欠采樣和合成少數(shù)類技術(shù)。在Pandas中可以使用以下方法來處理不平衡數(shù)據(jù)集：

  1. 過采樣：可以使用imbalanced-learn庫中的RandomOverSampler來對少數(shù)類樣本進行過采樣。
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

ros = RandomOverSampler()
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
  1. 欠采樣：可以使用imbalanced-learn庫中的RandomUnderSampler來對多數(shù)類樣本進行欠采樣。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
  1. 合成少數(shù)類技術(shù)：可以使用imbalanced-learn庫中的SMOTE來生成人工合成的少數(shù)類樣本。
from imblearn.over_sampling import SMOTE

smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

通過使用以上方法，可以處理不平衡數(shù)據(jù)集，提高模型的性能和準確度。

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