處理不平衡數(shù)據(jù)的十大Python庫
作者：佚名
數(shù)據(jù)不平衡是機器學習中一個常見的挑戰(zhàn)，其中一個類的數(shù)量明顯超過其他類，這可能導致有偏見的模型和較差的泛化。有各種Python庫來幫助有效地處理不平衡數(shù)據(jù)。在本文中，我們將介紹用于處理機器學習中不平衡數(shù)據(jù)的十大Python庫，并為每個庫提供代碼片段和解釋。
數(shù)據(jù)不平衡是機器學習中一個常見的挑戰(zhàn)，其中一個類的數(shù)量明顯超過其他類，這可能導致有偏見的模型和較差的泛化。有各種Python庫來幫助有效地處理不平衡數(shù)據(jù)。在本文中，我們將介紹用于處理機器學習中不平衡數(shù)據(jù)的十大Python庫，并為每個庫提供代碼片段和解釋。
1、imbalanced-learn
imbalanced-learn是scikit-learn的擴展，提供了各種重新平衡數(shù)據(jù)集的技術。它提供過采樣、欠采樣和組合方法。
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler()
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)2、SMOTE
SMOTE生成合成樣本來平衡數(shù)據(jù)集。
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE()
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)3、ADASYN
ADASYN根據(jù)少數(shù)樣本的密度自適應生成合成樣本。
from imblearn.over_sampling import ADASYN
adasyn = ADASYN()
X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y)4、RandomUnderSampler
RandomUnderSampler隨機從多數(shù)類中移除樣本。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)5、Tomek Links
Tomek Links可以移除的不同類的最近鄰居對，減少多樣本的數(shù)量
from imblearn.under_sampling import TomekLinks
tl = TomekLinks()
X_resampled, y_resampled = tl.fit_resample(X, y)6、SMOTEENN (SMOTE +Edited Nearest Neighbors)
SMOTEENN結合SMOTE和Edited Nearest Neighbors。
from imblearn.combine import SMOTEENN
smoteenn = SMOTEENN()
X_resampled, y_resampled = smoteenn.fit_resample(X, y)7、SMOTETomek (SMOTE + Tomek Links)
SMOTEENN結合SMOTE和Tomek Links進行過采樣和欠采樣。
from imblearn.combine import SMOTETomek
smotetomek = SMOTETomek()
X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y)8、EasyEnsemble
EasyEnsemble是一種集成方法，可以創(chuàng)建多數(shù)類的平衡子集。
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier
ee = EasyEnsembleClassifier()
ee.fit(X, y)9、BalancedRandomForestClassifier
BalancedRandomForestClassifier是一種將隨機森林與平衡子樣本相結合的集成方法。
from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier
brf = BalancedRandomForestClassifier()
brf.fit(X, y)10、RUSBoostClassifier
RUSBoostClassifier是一種結合隨機欠采樣和增強的集成方法。
from imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier
rusboost = RUSBoostClassifier()
rusboost.fit(X, y)總結
處理不平衡數(shù)據(jù)對于建立準確的機器學習模型至關重要。這些Python庫提供了各種技術來應對這一問題。根據(jù)你的數(shù)據(jù)集和問題，可以選擇最合適的方法來有效地平衡數(shù)據(jù)。
責任編輯：華軒
來源：
DeepHub IMBA
