使用imbalanced-learn库进行数据不平衡问题处理

使用imbalanced-learn库进行数据不平衡问题处理

在机器学习任务中，经常会遇到不平衡数据的问题，即某一类别的样本数量远远多于另一类别。这种情况下，模型容易偏向数量多的类别，导致预测结果不准确。为了解决这个问题，可以使用imbalanced-learn库提供的方法进行数据下采样。本文将介绍如何使用imbalanced-learn库中的RepeatedEditedNearestNeighbours方法对不平衡数据进行下采样处理。

首先，我们需要安装imbalanced-learn库。可以使用以下命令使用pip进行安装：

pip install -U imbalanced-learn

安装完成后，我们可以使用以下代码导入所需的库和模块：

import numpy as np
from imblearn.under_sampling import RepeatedEditedNearestNeighbours

接下来，我们需要准备数据集。假设我们有一个二分类问题的数据集，其中一类样本数量远远多于另一类。我们可以使用以下代码生成一个示例数据集：