首页 > TAG信息列表 > Imblearn
样本类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法Jupyter Notebook中出现“ModuleNotFoundError: No module named ‘imblearn‘”错误
错误 在Jupyter Notebook中使用SMOTE算法时，输入from imblearn.over_sampling import SMOTE出现了错误：“ModuleNotFoundError: No module named ‘imblearn’”。 探索解决方法 在安装的过程中走了许多弯路： 首先我看到有文章中的解决方法是，在cmd命令中输入：pip install imbala数据分析：使用Imblearn处理不平衡数据（过采样、欠采样）
现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如网贷数据，逾期人数的比例是极低的（千分之几的比例）。对于这样的数据很难建立表现好的模型。好在Python有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。 一.安装Imblearn包 pip3 install imblearn 二.过采样 正样本严重不足，那就python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(四)——联合采样、集成采样、其它细节
一、Combination of over- and under-sampling 主要是解决SMOTE算法中生成噪声样本,解决方法为cleaning the space resulting from over-sampling。 主要思路是先使用SMOTE进行上采样,再通过Tomek’s link或者edited nearest-neighbours方法去获得一个 cleaner space.对应的函