33、卫星图像溢油预测与德国信贷分类项目实战

卫星图像溢油预测与德国信贷分类项目实战

卫星图像溢油预测

在处理卫星图像溢油预测问题时，我们可以使用特定的模型和方法来完成任务。

选择最终模型

经过评估，直接使用SMOTEENN与逻辑回归结合且不进行数据缩放的模型表现良好，其在测试集上的平均G - mean约为0.852。我们将其作为最终模型，并将其定义为一个管道（pipeline）。以下是定义模型的代码：

from imblearn.pipeline import Pipeline
from imblearn.combine import SMOTEENN
from imblearn.under_sampling import EditedNearestNeighbours
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# define the model
smoteenn = SMOTEENN(enn=EditedNearestNeighbours(sampling_strategy='majority'))
model = LogisticRegression(solver='liblinear')
pipeline = Pipeline(steps=[('e', smoteenn), ('m', model)])

拟合模型

定义好模型后，我们可以将其拟合到整个训练数据集上。代码如下：

# fit the model
pipeline.f