36、机器学习中的不平衡分类问题：从乳腺摄影到音素分类

机器学习中的不平衡分类问题：从乳腺摄影到音素分类

1. 乳腺摄影数据集的预测

在处理不平衡的乳腺摄影癌症分类数据集时，我们可以使用最终模型对新数据进行预测。具体步骤如下：
1. 定义最终模型 ：使用成本敏感的SVM模型，并在拟合模型和进行预测之前对数据进行幂变换。通过管道（Pipeline）确保对输入数据正确执行变换。

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline

# define model to evaluate
model = SVC(gamma='scale', class_weight='balanced')
# power transform then fit model
pipeline = Pipeline(steps=[('t',PowerTransformer()), ('m',model)])

2. 拟合模型 ：将模型拟合到整个训练数据集上。

# fit the model
pipeline.fit(X, y)

3. 进行预测 ：使用 predict()