【亲测免费】 KMeans-SMOTE 项目使用教程

KMeans-SMOTE 项目使用教程

【免费下载链接】kmeans_smote Oversampling for imbalanced learning based on k-means and SMOTE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_smote

1. 项目的目录结构及介绍

kmeans_smote/
├── LICENSE
├── README.md
├── setup.py
├── kmeans_smote/
│   ├── __init__.py
│   ├── kmeans_smote.py
│   └── utils.py
└── tests/
    ├── __init__.py
    └── test_kmeans_smote.py

• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• kmeans_smote/: 项目主目录，包含核心代码。
  • init.py: 模块初始化文件。
  • kmeans_smote.py: KMeans-SMOTE 算法实现文件。
  • utils.py: 工具函数文件。
• tests/: 测试目录，包含测试代码。
  • init.py: 测试模块初始化文件。
  • test_kmeans_smote.py: KMeans-SMOTE 测试文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 kmeans_smote.py，其中包含了 KMeans-SMOTE 算法的主要实现。该文件定义了 KMeansSMOTE 类，提供了以下主要方法：

• fit(X, y): 拟合数据。
• fit_resample(X, y): 拟合并重采样数据。
• get_params(): 获取参数。
• set_params(): 设置参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目没有专门的配置文件，但可以通过 set_params() 方法设置参数。以下是一些常用的参数：

• sampling_strategy: 重采样策略，可以是浮点数、字符串、字典或可调用对象。
• k_neighbors: KNN 的邻居数。
• random_state: 随机种子。

例如，设置参数的代码如下：

from kmeans_smote import KMeansSMOTE

kmeans_smote = KMeansSMOTE(sampling_strategy=0.5, k_neighbors=5, random_state=42)

通过以上步骤，您可以了解并使用 KMeans-SMOTE 项目进行不平衡学习的数据重采样。

【免费下载链接】kmeans_smote Oversampling for imbalanced learning based on k-means and SMOTE 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/km/kmeans_smote