使用KMeansSMOTE处理数据不平衡问题——Python imbalanced-learn

使用KMeansSMOTE处理数据不平衡问题——Python imbalanced-learn

数据不平衡问题是机器学习中常遇到的情况，当少数类别的样本数量过少时，算法容易出现过拟合现象。为了解决这个问题，我们可以使用上采样的方法来增加少数类别的样本数量，从而达到平衡数据集的效果。其中，imbalanced-learn是一个用于解决数据不平衡问题的Python库。

在imbalanced-learn中，KMeansSMOTE是一种基于SMOTE算法的上采样方法。在使用KMeansSMOTE之前，需要安装imbalanced-learn库。可通过以下命令安装：

pip install imbalanced-learn

安装完毕后，我们可以使用以下代码来演示如何使用KMeansSMOTE进行上采样：

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE
 
# 生成