Python中使用imbalanced-learn的SMOTETomek方法进行数据不平衡问题的处理

Python中使用imbalanced-learn的SMOTETomek方法进行数据不平衡问题的处理

在机器学习领域中，不平衡数据问题是一种普遍存在的情况。当我们的数据集中某一类数据的数量明显少于其他类别时，这便产生了不平衡的情况。为了解决这个问题，我们可以使用imbalanced-learn库中的SMOTETomek方法进行上采样和下采样处理。

SMOTETomek方法结合了SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和Tomek Links两种技术的优势。SMOTE方法通过合成新的少数类样本来增加这个类别的数量，而Tomek Links方法则通过删除邻近类别之间的样本来减少多数类的数据。

接下来，我们将使用Python编写代码来演示如何使用SMOTETomek方法处理数据不平衡问题。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

from imblearn.combine import SMOTETomek
from collections import Counter