smote相关内容
我已经引用了帖子here、here和here。不要将其标记为重复。 我正在处理一个二进制分类问题,其中我的数据集具有类别列和数值列。 但是,有些分类列混合了数值和字符串值。然而,它们仅指示类别名称。 例如,我有一个名为biz_category的列,它的值类似于A,B,C,4,5等。 我猜下面的错误是由于类似4 and 5的值引发的。 因此,我尝试在下面将它们转换为catego
..
我有一个数据集。该数据集具有一些类别值和一些离散值。我的数据集是不平衡的数据集。使用Weka提供的Resample过滤器将数据集分为60%的训练数据和40%的测试数据。为了使数据集平衡,我使用了SMOTE技术。之后,我使用随机森林对数据集进行分类。 结果为 现在我不明白结果中?是什么意思?其次,为什么假阳性和真阳性没有价值?这是否意味着即使在应用SMOTE之后,数据集仍然偏向No类?
..
..
我想我在下面的代码中遗漏了一些东西. from sklearn.model_selection import train_test_split从 imblearn.over_sampling 导入 SMOTE# 分成训练集和测试集# 测试计数向量化器X = df[['垃圾邮件']]y = df['值']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_s
..
我正在使用SMOTE-NC对我的分类数据进行过采样.我只有1个功能和10500个样本. 在运行以下代码时,出现错误: ---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback(最近一次通话)
..
我正在使用信用卡数据通过SMOTE进行过采样.我正在使用在geeksforgeeks.org (链接) 运行以下代码后,它表示如下内容: print(“过度采样之前,标签'1'的计数:{}".format(sum(y_train == 1)))print(“在过度采样之前,标签'0'的计数:{} \ n" .format(sum(y_train == 0)))#从imblearn库导入S
..
对于给定的不平衡数据,我为标准化创建了不同的管道。一种热编码 numeric_transformer = Pipeline(steps = [( 'scaler',StandardScaler())]) categorical_transformer = Pipeline(steps = ['ohe',OneHotCategoricalEncoder()]) 之后,将上面
..