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

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

数据不平衡是机器学习中常见的问题之一，指的是训练数据中不同类别的样本数量差异较大。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。本文将介绍如何使用imbalanced-learn库中的RandomUnderSampler方法来进行下采样处理。

imbalanced-learn是一个用于处理不平衡数据集的Python库，提供了一系列用于下采样、上采样和组合采样等方法。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。

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

pip install imbalanced-learn

安装完成后，我们可以导入所需的库和模块，并创建一个示例数据集用于演示：

import numpy as np
from sklearn.datasets