處理不平衡資料的十大Python庫

資料不平衡是機器學習中常見的挑戰，其中一個類別的數量明顯超過其他類，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資料。在本文中，我們將介紹用於處理機器學習中不平衡資料的十大Python庫，並為每個庫提供程式碼片段和解釋。

1、imbalanced-learn

imbalanced-learn是scikit-learn的擴充函式庫，旨在提供多種資料集重新平衡的技術。本函式庫提供了過採樣、欠採樣和組合方法等多種選項

 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資料集。

from imblearn.over_sampling import SMOTE  smote = SMOTE() X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

3、ADASYN

ADASYN根據少數樣本的密度自適應產生合成樣本。

from imblearn.over_sampling import ADASYN  adasyn = ADASYN() X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y)

4、RandomUnderSampler

RandomUnderSampler隨機從多數類別中移除樣本。

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler  rus = RandomUnderSampler() X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

5、Tomek Links

Tomek Links可以移除的不同類別的最近鄰居對，減少多樣本的數量

 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進行過採樣和欠採樣。

 from imblearn.combine import SMOTETomek  smotetomek = SMOTETomek() X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y)

8、EasyEnsemble

EasyEnsemble是一種整合方法，可以建立多數類別的平衡子集。

 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結合的整合方法。

 from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier  brf = BalancedRandomForestClassifier() brf.fit(X, y)

10、RUSBoostClassifier

RUSBoostClassifier是一種結合隨機欠取樣和增強的整合方法。

from imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier  rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y)

總結

處理不平衡資料對於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個問題。根據你的資料集和問題，可以選擇最合適的方法來有效平衡資料。

以上是處理不平衡資料的十大Python庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！