Python 樣本上采樣

在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中，數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量通常是非常重要的。然而，有些情況下數(shù)據(jù)量可能太少或不平衡，這就需要使用上采樣來平衡數(shù)據(jù)集。Python中有許多方法可供使用。

上采樣技術(shù)

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，上采樣是一種通過增加較小類別數(shù)據(jù)來平衡數(shù)據(jù)集的方法。這可以避免數(shù)據(jù)樣本不平衡的問題，而不是使用重要性或加權(quán)類別。有幾種上采樣技術(shù)可以使用，包括：

• 重復(fù)數(shù)據(jù)
• 合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(SMOTE)
• 上邊界(SMOTE-NC)

使用Python進(jìn)行上采樣

下面是樣本上采樣的示例代碼，使用合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(SMOTE)來平衡數(shù)據(jù)集：

import pandas as pd
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 加載數(shù)據(jù)集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 分割數(shù)據(jù)和標(biāo)簽
data = df.iloc[:, :-1]
label = df.iloc[:, -1]
# 初始化SMOTE模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)上采樣
sm = SMOTE(random_state=42)
data_res, label_res = sm.fit_resample(data, label)

上述代碼中使用了pandas讀取數(shù)據(jù)集，然后將數(shù)據(jù)和標(biāo)簽分別存儲(chǔ)在變量data和label中。然后通過 SMOTE 模型進(jìn)行平衡，生成新的數(shù)據(jù)集，存儲(chǔ)在data_res和label_res中。

總結(jié)

在Python中，樣本上采樣可以通過多種技術(shù)進(jìn)行。這使得機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)人員可以選擇合適的上采樣技術(shù)，以便更好地平衡數(shù)據(jù)集并提高模型性能。