使用imbalanced-learn的SMOTENC方法解决Python中的数据不平衡问题

最新推荐文章于 2024-08-06 02:34:16 发布

静谧星光

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本文介绍了如何利用imbalanced-learn库中的SMOTENC方法处理包含分类特征的数据不平衡问题。通过上采样增加少数类别的样本，改善模型性能。文章提供了安装库、导入数据、应用SMOTENC及查看上采样效果的步骤和源代码。

使用imbalanced-learn的SMOTENC方法解决Python中的数据不平衡问题

在机器学习和数据挖掘任务中，数据的不平衡性是一个常见的问题。当训练数据中某个类别的样本数量远远少于其他类别时，模型容易偏向于多数类别，从而导致性能下降。为了解决这个问题，我们可以使用上采样方法来增加少数类别的样本数量。在Python中，imbalanced-learn是一个强大的库，提供了多种处理数据不平衡问题的方法。其中，SMOTENC方法适用于处理包含分类特征的数据集。本文将介绍如何使用imbalanced-learn的SMOTENC方法来处理数据不平衡问题，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装imbalanced-learn库。可以使用pip命令来安装：

pip install imbalanced-learn

安装完成后，我们可以导入所需的库并加载数据集。在这个例子中，假设我们有一个包含分类特征的数据集，其中包含两个类别（0和1）：

import numpy as np
from imblearn.over_sampling

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使用SMOTENC方法解决Python中不平衡数据的上采样问题

m0_47037246的博客

04-26

1674

其中，SMOTENC方法是一种基于SMOTE的上采样方法，它可以处理具有连续或分类特征的数据集。当我们使用机器学习算法进行分类时，经常会遇到数据不平衡的情况，即某一类别的数据比其他类别的数据数量要少得多。为了解决这个问题，我们可以使用上采样或下采样等技术来平衡数据。在SMOTENC中，我们需要指定哪些特征是连续的，哪些是分类的。然后，我们创建一个包含不平衡数据的数据集。这里我们使用sklearn中的make_classification函数来生成一个二分类的数据集。

使用imbalanced-learn的RandomUnderSampler方法解决数据不平衡问题

TechSavant的博客

09-07

488

在处理数据不平衡问题时，一种常用的方法是下采样，即通过减少多数类别的样本数量来平衡数据集。然后，使用fit_resample方法对原始数据集X和y进行下采样处理，得到下采样后的数据集X_res和y_res。RandomUnderSampler是其中的一个下采样方法，它通过随机删除多数类别的样本，使得数据集更加平衡。通过合适的数据处理方法，我们可以更好地处理数据不平衡导致的问题，提高机器学习模型的性能。其中，多数类别的权重为0.95，少数类别的权重为0.05，以模拟数据不平衡的情况。

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类别不平衡

YBK233

06-15

1372

研究算法时均认为数据是对称分布的，即正负样本数据相当。现实数据中少数类占比20%，甚至10%都不到，容易对模型算法产生影响。sampling_strategy: default= "auto" 过采样策略，可以为0.5，即调整样本比例为0.5倍；minority:只过采样类别比例最少的样本，多分类时用；not_minority出了最少、最多的样本，其他类别过采样，过采样到和最多类别的样本数量一样多;not_majority：除了最多的样本，其他都进行过采样;all：所有都过采样;

通过 SMOTE 及其变体过采样处理不平衡数据

challeypeng的专栏

03-07

9938

在这篇文章中，我将解释使用 SMOTE、SVM SMOTE、BorderlineSMOTE、K-Means SMOTE 和 SMOTE-NC 进行过采样/上采样。我将通过一个实际示例进行解释，在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的机器学习问题，以了解它们的影响。

使用imbalanced-learn库中的SMOTEENN方法进行数据不平衡问题的上采样和下采样处理

Meta_C的博客

09-04

1497

SMOTEENN方法是imbalanced-learn库中的一种集成采样方法，它首先使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）方法进行上采样，然后再使用ENN（Edited Nearest Neighbors）方法进行下采样。SMOTE方法通过对少数类样本进行插值生成新的合成样本，从而增加少数类样本的数量。通过使用SMOTEENN方法，我们可以在处理数据不平衡问题时同时进行上采样和下采样，从而更好地平衡各个类别的样本分布，提高机器学习模型的性能。

python使用imbalanced-learn的RepeatedEditedNearestNeighbours方法进行下采样处理数据不平衡问题

data+scenario+science+insight

08-13

1115

python使用imbalanced-learn的RepeatedEditedNearestNeighbours方法进行下采样处理数据不平衡问题机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。以上面提到的场景来说，如果我们的分类

python使用imbalanced-learn的SMOTENC方法进行上采样处理数据不平衡问题

data+scenario+science+insight

08-18

2042

python使用imbalanced-learn的SMOTENC方法进行上采样处理数据不平衡问题机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。以上面提到的场景来说，如果我们的分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们.

python imbalanced-learn库实用例子（examples）代码

11-30

通过分析和运行这些示例代码，你可以深入理解`imbalanced-learn`库的使用方法，以及如何将其与其他Scikit-Learn组件结合，以解决实际的数据不平衡问题。记得在实践中不断调整和优化，以获得最佳的模型性能。

import sklearn import imblearn print(f"scikit-learn 版本: {sklearn.__version__}") # 应 ≥ 1.2.0 print(f"imbalanced-learn 版本: {imblearn.__version__}") # 应 ≥ 0.10.0

最新发布

06-14

检查当前安装的scikit-learn和imbalanced-learn版本是否满足最低要求根据引用[1]和引用[2]，我们可以知道：-需要升级scikit-learn和imbalanced-learn到兼容版本-使用pip进行升级（在Anaconda环境中，有时conda可能...

python包imbalanced_learn安装问题

VimianC的博客

05-14

651

pip安装imbalanced_learn出现问题

imblearn 安装

qq_52824586的博客

05-14

532

imblearn 安装更新imblearn版本的时候报未安装最新的scikit-learn库的错误，但是我却始终更新不到最新版，后来网上找到一个有版本号的安装代码，亲测有效。下面展示一些内联代码片。 // A code block var foo = 'bar'; pip install imbalanced-learn==0.6.2 原作者：https://blog.youkuaiyun.com/condingXF/article/details/108968722 ...

问题解决：如何正确安装 imbalance-learn

qq_42902997的博客

12-02

3817

文章目录做好两件事：保证如下版本正确不要用 conda 装，用 pip 装已经用了 conda 装过的，先卸载用 pip 安装的步骤： pip install --user -U imbalanced-learn 注意 --user 和 -U 要带着，注意不要写成 pip install imblearn 否则容易有问题 ...

处理数据不平衡问题的Python方法

HackNebulaZ的博客

09-13

509

数据不平衡指的是训练集中不同类别的样本数量差异很大，这可能会导致模型在预测时偏向于数量较多的类别，从而降低对少数类别的准确性。生成合成样本是一种通过生成新的合成样本来增加少数类别样本数量的方法。重采样是一种常见的处理数据不平衡问题的方法。对于处理数据不平衡问题，我们可以使用集成方法，如随机森林和梯度提升树，因为它们对于不平衡数据具有较好的鲁棒性。另一种处理数据不平衡问题的方法是通过设置类别权重来调整算法的学习过程。根据具体情况，我们可以选择适合的方法或者组合多种方法来处理数据不平衡问题，以提高模型的性能。

Python数据分析和机器学习库之imbalanced-learn使用详解

Rocky006的博客

04-05

1237

在实际的数据分析和机器学习任务中，经常会遇到数据不平衡的情况，即不同类别的样本数量差异较大，这会导致模型训练和预测的不准确性。Python的imbalanced-learn库提供了一系列处理不平衡数据的方法和工具，帮助开发者更好地应对这一问题。本文将深入探讨imbalanced-learn库的特性、安装方法、基本功能、高级功能、实际应用场景以及总结，带领大家全面了解这个解决数据不平衡的利器。

imbalanced-learn库的作用和安装

weixin_42087062的博客

08-06

212

imbalanced-learn是一个Python库，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。这个库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。Imbalanced-learn支持欠采样、过采样、结合欠采样和过采样的方法，以及一些集成学习方法。此外，它还提供了多种方法来进行欠采样...

安装imblearn模块

进阶中的小白

05-19

6040

安装imblearn模块可以使用如下命令： pip install imblanced-learn -i https://pypi.douban.com/simple 但是有可能会出现版本问题或其他bug，建议指定安装版本为0.6.0，本例使用的Python版本为3.7 修改命令为: pip install imblanced-learn --user -i https://pypi.douban.com/simple ...

python抽样方法详解及实现