imblearn.oversampling SMOTENC ValueError

imblearn.oversampling.SMOTE 是一个用于处理不平衡数据集的 Python 库中的过采样方法。SMOTENC 是 SMOTE 的一个变体，它能够处理分类特征。当在使用 SMOTENC 时遇到 ValueError，通常是因为输入数据的格式不正确或者参数设置不当。

基础概念

不平衡数据集：在机器学习中，如果数据集中某一类的样本数量远多于或远少于其他类，这样的数据集被称为不平衡数据集。
过采样：为了平衡数据集，可以通过复制少数类样本或生成新的合成样本来增加其数量，这种方法称为过采样。
SMOTE：Synthetic Minority Over-sampling Technique 的缩写，是一种流行的过采样方法，通过生成少数类样本的合成样本来增加其数量。

类型

SMOTE：基本的过采样方法。
SMOTENC：能够处理包含分类特征的数据集。

应用场景

医疗诊断：在疾病预测中，正样本（患病）可能远少于负样本（未患病）。
欺诈检测：在金融领域，欺诈行为通常是少数事件。

可能遇到的问题及解决方法

ValueError

ValueError 通常是由于以下原因造成的：

数据格式问题：输入的数据集格式不符合 SMOTENC 的要求。
参数设置问题：如 categorical_features 参数设置不正确。

解决方法

检查数据格式：确保数据集是 pandas.DataFrame 格式，并且特征列和标签列已经正确分离。
正确设置参数：确保 categorical_features 参数正确指定了分类特征的索引或名称。

from imblearn.over_sampling import SMOTENC
from sklearn.datasets import make_classification
import pandas as pd

# 生成不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, 0.9],
                           n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0,
                           n_features=20, n_clusters_per_class=1,
                           n_samples=1000, random_state=10)

# 转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(X)
df['target'] = y

# 假设第 0 列和第 1 列是分类特征
smote_nc = SMOTENC(categorical_features=[0, 1])
X_resampled, y_resampled = smote_nc.fit_resample(df.drop('target', axis=1), df['target'])