使用imbalanced-learn库进行数据不平衡问题的下采样处理

使用imbalanced-learn库进行数据不平衡问题的下采样处理

在处理机器学习问题时，经常会遇到数据集不平衡的情况，即不同类别的样本数量存在明显差异。这会导致模型在训练和评估过程中偏向于占优势的类别，对少数类别的预测效果不佳。为了解决这个问题，可以使用imbalanced-learn库中的CondensedNearestNeighbour方法进行下采样处理，从而平衡数据集。

CondensedNearestNeighbour是一种基于近邻的下采样算法，它通过移除一部分多数类样本来减少数据集的规模，同时保留少数类样本。下面将介绍如何使用CondensedNearestNeighbour方法来处理数据不平衡问题，并提供相应的Python代码示例。

首先，确保已经安装了imbalanced-learn库。可以使用以下命令来安装该库：

pip install imbalanced-learn

接下来，导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.datasets