如何处理Python中的数据不平衡问题——使用RandomUnderSampler方法进行下采样处理

如何处理Python中的数据不平衡问题——使用RandomUnderSampler方法进行下采样处理

数据不平衡是指在数据集中正样本和负样本之间的数量差异过大，这会导致模型的训练结果失真，即使是一个很好的模型也不能给出满意的结果。为了解决这个问题，可以使用imbalanced-learn库中的RandomUnderSampler方法来进行下采样处理。

首先，需要安装imbalanced-learn库：

!pip install imbalanced-learn

接着，导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

df = pd.read_csv(<