處理不平衡數(shù)據(jù)的十大Python庫
數(shù)據(jù)不平衡是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)常見的挑戰(zhàn)，其中一個(gè)類的數(shù)量明顯超過其他類，這可能導(dǎo)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(jī)器學(xué)習(xí)中不平衡數(shù)據(jù)的十大Python庫，并為每個(gè)庫提供代碼片段和解釋。
1、imbalanced-learn
imbalanced-learn是scikit-learn的擴(kuò)展，提供了各種重新平衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)。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(yīng)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(jī)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(jié)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(jié)合SMOTE和Tomek Links進(jìn)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(jī)森林與平衡子樣本相結(jié)合的集成方法。
from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier
brf = BalancedRandomForestClassifier()
brf.fit(X, y)10、RUSBoostClassifier
RUSBoostClassifier是一種結(jié)合隨機(jī)欠采樣和增強(qiáng)的集成方法。
from imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier
rusboost = RUSBoostClassifier()
rusboost.fit(X, y)總結(jié)
處理不平衡數(shù)據(jù)對于建立準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型至關(guān)重要。這些Python庫提供了各種技術(shù)來應(yīng)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)。
