I want to ignore the classes that have less than 6 sample examples,因为这就是SMOTE给出值错误的地方。有没有办法,我可以在代码中处理它,这样,我可以忽略那些少于6个样本的类,同时执行SMOTE?这样做会有助于解决我目前面临的错误吗?供参考的代码和错误消息: dataset = pd.read_csv(r'C:\vectors.csv')
X =
所以我试着使用SMOTE。然而,我仍然不能理解SMOTE应该应用在哪里。起初,我考虑在Pipeline之前应用SMOTE,但我得到了以下错误: ValueError: could not convert string to float: '...'所以我考虑在管道中使用SMOTE。但我也得到了一个错误。我尝试在第一步和第二步中,在CountVe
为了解决这个问题,我想使用SMOTE方法对这个类变量进行过采样。然而,正如我在这里所读到的(),在k-折叠循环中使用SMOTE以避免过度拟合是最佳实践。当我使用插入符号包执行我的分析时,我指的是这个链接()。我把一切都完美地取消了,但最后一部分解释了如何更改SMOTE参数:
smotest <- list(name = "SMOTE with more neighbors!"dat <- if (is.data.fram