使用NeighbourhoodCleaningRule方法解决数据不平衡问题

使用NeighbourhoodCleaningRule方法解决数据不平衡问题

在进行机器学习任务时，我们会经常遇到数据样本不均衡的情况。针对这种情况，我们可以采用下采样的方法来解决。下采样是通过随机或有选择性地删除一些多数类别的样本以达到平衡数据集的目的。但是下采样也有可能会造成丢失重要信息的问题，为此我们需要一种更高效且不会丢失重要信息的下采样方法。NeighbourhoodCleaningRule方法就是其中一种方法。

NeighbourhoodCleaningRule方法是一种基于原始数据的下采样方法，因此其不会带来信息损失问题。该方法主要是通过滤除局部奇异的样本来改善整个数据集的总体结构。换句话说，该方法移除那些与其它大多数数据样本相比较畸形的少数样本点。

以下是使用NeighbourhoodCleaningRule方法解决数据不平衡问题的代码实现：

from imblearn.under_sampling import NeighbourhoodCleaningRule
from sklearn.datasets import make_classification