Py之imblearn：【imbalanced-learn库】详解及使用攻略

Py之imblearn：【imbalanced-learn库】详解及使用攻略

在机器学习中，经常会遇到数据不平衡的问题，即训练集中各类别样本数量差距过大，这时就需要进行数据处理来平衡样本分布。imblearn/imbalanced-learn是基于scikit-learn的库，旨在解决不平衡数据问题。本文将介绍如何安装和使用imbalanced-learn来处理不平衡数据。

1. 安装imbalanced-learn

可以通过pip来安装imbalanced-learn：

pip install imbalanced-learn

2. 数据加载

首先，我们需要加载数据。这里使用的是UCI的鸢尾花数据集（iris），数据集中有三个类别，其中Class 1和Class 2的样本数量较少。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

3. 数据可视化

接着，我们可以将数据可视化以更好地了解其分布情况。下面的代码展示了三个特征之间两两组合的散点图，并用不同颜色表示三个类别。

import matplotli