我正在尝试训练一个GradientBoosting分类器。由于我的数据是不平衡的,我正在考虑打击,以平衡它。我试过如下:
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.datasets import load_boston
from
基于以下链接上的文档
我尝试在某些数据集上实现代码,下面是代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import Counter
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from sklearn.pipeline import Pipeline
我使用SMOTEENN和RF在一个管道中成功地实现了一个调优模型。如下所示:
import random
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.metrics import roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix
from imblearn.over_sampling im
我对Python比较陌生。你能帮我把我的SMOTE实现改进到一个合适的管道吗?我想要的是在每个k倍迭代的训练集上应用过采样和欠采样,以便在平衡的数据集上训练模型,并在不平衡的遗漏部分上进行评估。问题是,当我这样做时,我不能使用熟悉的sklearn界面进行评估和网格搜索。
有没有可能做一些类似model_selection.RandomizedSearchCV的东西。我对此的看法是:
df = pd.read_csv("Imbalanced_data.csv") #Load the data set
X = df.iloc[:,0:64]
X = X.values
y = df.
有没有一种方法可以在NaNs中使用SMOTE?
下面是一个在存在NaN值的情况下尝试使用SMOTE的虚拟程序
# Imports
from collections import Counter
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.preprocessing import Imputer
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.pipeline import make_pipeline
from imbl
我有一个由word2vec生成的数据集,其中包含100列作为特征向量(100D个特征向量),我的目标是数据集中每一行向量的分类变量。现在,我的数据集总共有大约1,000个不同的分类变量,行数约为75000。数据集的问题是它是高度不平衡的,除了前200个分类变量外,其余的类都只有很少的样本和some classes have less than 6 samples。 现在,我想使用SMOTE对这些数据执行过采样,以便为少数类生成更多示例。I want to ignore the classes that have less than 6 sample examples,因为这就是SMOTE给出
我希望使用库imblearn.over_sampling在python中使用SMOTE算法执行过采样。我的输入数据有四个目标类。我不想过度抽样所有的少数民族阶级分布,以匹配多数阶级分布。我想以不同的方式对我的每个少数族裔班级进行过抽样。
当我使用SMOTE(sampling_strategy = 1, k_neighbors=2,random_state = 1000)时,我得到了以下错误。
ValueError: "sampling_strategy" can be a float only when the type of target is binary. For mul
我尝试运行以下代码:
from imblearn import under_sampling, over_sampling
from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=12, ratio = 1.0)
x_SMOTE, y_SMOTE = sm.fit_sample(X, y)
这给出了错误消息:
ModuleNotFoundError: No module named 'imblearn'
我尝试过以多种方式安装imblearn模块,它们似乎都能正常工作(在安装过程中没有给出错误,但当我
我对图书馆不熟悉。我有图像数据集属于5类,数据集非常不平衡。
我使用tensorflow flow.from目录函数加载图像,并使用smote函数进行重采样。
img_height, img_width = 224,224
# the no. imgaes to load at each iteration
batch_size = 32
# only rescaling
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1./255,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
vert