RandomUnderSampler 中的fit_resample 是 imblearn.base.py中调用output = self._fit_resample(X, y)

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imblearn.base.py中调用
output = self._fit_resample(X, y)

注意   _fit_resample（）的定义位置只在base.py中而在

RandomUnderSampler 无

python使用imbalanced-learn的RandomUnderSampler方法进行下采样处理数据不平衡问题
data+scenario+science+insight
08-17 2896
python使用imbalanced-learn的RandomUnderSampler方法进行下采样处理数据不平衡问题 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。 以上面提到的场景来说，如果我们的分类器总是预测一个人未患病，即
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随机抽样—总体个数较少 每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。 分层抽样——总体存在差异且对结果有影响 分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交 [2] 的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内...
Day13 不平衡数据集处理，过采样，权重
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正样本：目标事件中，需被识别的正例、感兴趣的类别负样本：与目标事件相反的反例、不感兴趣的类别识别癌症中，正:10个癌症数据负:990个健康数据导致学习到所有的样本都是健康人，所有预测的样本都是负样本，对10个癌症的识别率0。
源域原始分布: Normal=4, Outer=40, Inner=40, Ball=40 🔄 正在使用 SMOTE 增强 Normal 类至 40 个样本... Traceback (most recent call last): File D:\anaconda3\Lib\site-packages\spyder_kernels\py3compat.py:356 in compat_exec exec(code, globals, locals) File c:\users\1\desktop\未命名18.py:45 X_source_balanced, y_source_balanced = smote.fit_resample(X_source_scaled, y_source) File D:\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\base.py:208 in fit_resample return super().fit_resample(X, y) File D:\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\base.py:112 in fit_resample output = self._fit_resample(X, y) File D:\anaconda3\Lib\site-packages\imblearn\over_sampling\_smote\base.py:389 in _fit_resample nns = self.nn_k_.kneighbors(X_class, return_distance=False)[:, 1:] File D:\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py:834 in kneighbors raise ValueError( ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples_fit, but n_neighbors = 6, n_samples_fit = 4, n_samples = 4
09-24
X_source_balanced, y_source_balanced = smote.fit_resample(X_source_scaled, y_source) ``` --- ## 为什么是 `k_neighbors=3`？ | 参数 | 含义 | |------|------| | `n_samples` = 4 | Normal 类原始样本数 | ...
C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\base.py:474: FutureWarning: `BaseEstimator._validate_data` is deprecated in 1.6 and will be removed in 1.7. Use `sklearn.utils.validation.validate_data` instead. This function becomes public and is part of the scikit-learn developer API. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "F:\DFI\data_augment.py", line 150, in <module> augment_traffic_data(INPUT_FILE, OUTPUT_FILE) File "F:\DFI\data_augment.py", line 64, in augment_traffic_data X_resampled_num, y_resampled = smote.fit_resample(X_num, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 208, in fit_resample return super().fit_resample(X, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 112, in fit_resample output = self._fit_resample(X, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\over_sampling\_smote\base.py", line 389, in _fit_resample nns = self.nn_k_.kneighbors(X_class, return_distance=False)[:, 1:] File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py", line 854, in kneighbors raise ValueError( ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples_fit, but n_neighbors = 6, n_samples_fit = 3, n_samples = 3
11-07
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) # 保存结果 pd.DataFrame(X_resampled).to_csv(OUTPUT_FILE, index=False) ``` 5. **替代方案**： ```bash # 安装增强库 pip install imbalanced-learn ...
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\19573\AppData\Roaming\JetBrains\PyCharmCE2024.3\scratches\suiji2.py", line 80, in <module> X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train.iloc[:, i]) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\19573\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\imblearn\base.py", line 202, in fit_resample return super().fit_resample(X, y, **params) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\19573\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\sklearn\base.py", line 1365, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File "C:\Users\19573\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\imblearn\base.py", line 105, in fit_resample output = self._fit_resample(X, y, **params) File "C:\Users\19573\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\imblearn\over_sampling\_smote\base.py", line 359, in _fit_resample nns = self.nn_k_.kneighbors(X_class, return_distance=False)[:, 1:] ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\19573\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py", line 854, in kneighbors raise ValueError( ...<3 lines>... ) ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples_fit, but n_neighbors = 2, n_samples_fit = 1, n_samples = 1
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X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train.iloc[:, i]) if i == 0: X_train_overall = X_train_resampled y_train_overall = pd.DataFrame(y_train_resampled, columns=...
--- 正在进行 SMOTE 数据增强... --- C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\base.py:474: FutureWarning: `BaseEstimator._validate_data` is deprecated in 1.6 and will be removed in 1.7. Use `sklearn.utils.validation.validate_data` instead. This function becomes public and is part of the scikit-learn developer API. warnings.warn( Traceback (most recent call last): File "F:\DFI\data_augment.py", line 149, in <module> augment_traffic_data(INPUT_FILE, OUTPUT_FILE) File "F:\DFI\data_augment.py", line 63, in augment_traffic_data X_resampled_num, y_resampled = smote.fit_resample(X_num, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 208, in fit_resample return super().fit_resample(X, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 106, in fit_resample X, y, binarize_y = self._check_X_y(X, y) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\imblearn\base.py", line 161, in _check_X_y X, y = self._validate_data(X, y, reset=True, accept_sparse=accept_sparse) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 480, in _validate_data return validate_data(self, *args, **kwargs) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 2961, in validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1370, in check_X_y X = check_array( File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1107, in check_array _assert_all_finite( File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 120, in _assert_all_finite _assert_all_finite_element_wise( File "C:\Users\admin\miniconda3\envs\DFI\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 169, in _assert_all_finite_element_wise raise ValueError(msg_err) ValueError: Input X contains infinity or a value too large for dtype('float64').
11-07
5. 检查数据是否正确分割为特征X和标签y，可能y中存在数值问题，但错误信息指向X，所以可能性较低。 另外，用户可能在使用旧版本的库，错误中提到FutureWarning，说明scikit-learn或imbalanced-learn版本可能较旧，...
关于Python SMOTE算法实现 imblearn包的安装 错误提示SMOTE‘ object has no attribute ‘_validate_data‘的解决方法
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首先是我出现的问题代码如下 // An highlighted block import pandas as pd from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.model_selection import train_test_split column
快速了解机器学习中过采样（SMOTE）问题
AI_dataloads的博客
09-11 1万+
当我们创建一个逻辑回归模型时，往往会遇到这样一个问题，那就是两类标签的数量相差非常大，可能达到几十万甚至上百万，导致创建的模型往往不是很准确。那么怎样才能避免或者是尽量减小误差呢？这里我们就要来学习一种方法——过采样。
AttributeError: ‘RandomUnderSampler‘ object has no attribute ‘fit_sample‘
qq_42008588的博客
05-06 4605
python用RandomUnderSampler库下采样的时候，报的错 原代码： from collections import Counter from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler train = pd.read_csv('./data/0504_ftr.csv') test = pd.read_csv('./data/0504_fte.csv') y = train['label']-1 del train['labe
Python——样本类别不均衡问题+代码（基于imblearn包)
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06-05 2649
利用Python的imblearn库解决类别不均衡问题 过采样：SMOTE,ADASYN 欠采样：RandomUnderSampler,ClusterCentroids,NearMiss
机器学习中的样本不平衡学习
weixin_41020287的博客
12-29 4608
不平衡数据集的处理 python包：imblearn，参考文档：imbalanced-learn 一、上采样方法（imblearn.over_sampling） 增加少数类的样本。 1.1、RandomOverSampler 1.2、ADASYN 1.3、SMOTE 1.4、SMOTENC 1.5、SVMSMOTE 1.6、KMeansSMOTE 1.7、BorderlineSMOTE 二、下采样方法（imblearn.under_sa...
深度学习分类类别不平衡_Jason Brownlee专栏| 分类不平衡的随机过采样和欠采样-不平衡分类系列教程(12)...
weixin_33430573的博客
01-02 1724
作者：Jason Brownlee编译：Florence Wong – AICUG本文系AICUG翻译原创，如需转载请联系(微信号：834436689)以获得授权不平衡的数据集是在类别分布中存在严重偏差的数据集，例如少数类比多数类是1：100或1：1000。训练数据集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，从而导致某些算法完全忽略少数类别。这是一个问题，因为通常少数类在预测中最重要。解决分类不平衡问题...
【Python】样本不均衡处理模块imblearn文档（待更新）
Vincent Lai的博客
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安装地址：https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn Help on package imblearn: NAME imblearn - Toolbox for imbalanced dataset in machine learning. DESCRIPTION ``imbalanced-learn`` i...
数据处理之不平衡数据过采样与下采样
mengjiexu_cn的博客
07-23 3369
方法一： 直接使用pandas.sample(frac=2.0)(过采样） oversample = train_df.sample(frac=2.2, resample=True) downsample = train_df.sample(frac=0.2) 方法二： 使用python的imblearn模块 下采样： from imblearn.under_sampling import Ra...
数据分析：使用Imblearn处理不平衡数据（过采样、欠采样）
opp003的博客
05-07 2万+
现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如网贷数据，逾期人数的比例是极低的（千分之几的比例）。对于这样的数据很难建立表现好的模型。好在Python有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。 一.安装Imblearn包 pip3 install imblearn 二.过采样 正样本严重不足，那就补充正样本。使用imblearn包中的over_sampling进行过...
python 使用imblearn处理非平衡数据
qq_38546597的博客
08-26 2389
今天准备做一个针对python工作选择城市的分类算法 数据集格式： 以城市city那一列作为训练的目标值，这里把城市分为两类： 一线城市和其他，一线城市包括：北京，上海，深圳，广州，这样划分后会导致数据集不平衡： python工作在上述一线城市的数量占到9成以上，在分类过程中，算法可能会有较好精确率，但是预测后发现算法将城市都预测为一线城市， 因此，在这里要通过召回率和准确率来评判模型的好坏。 *这里就要使用到不平衡数据集的处理方式 1.过采样：将数量较少的数据增加如smote算法等 2.欠采样：将数量多
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)
10-18
在这段代码 `X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)` 中，`smote` 通常是指一个过采样（Oversampling）技术的实现对象，一般为 `imblearn.over_sampling.SMOTE` 类的实例。 `fit_...
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