使用imbalanced-learn的SMOTEN方法进行数据上采样处理不平衡问题
在机器学习中，由于数据集的不均衡性导致某些类别的训练样本数量较少，为了提高模型的泛化能力和预测效果，需要对数据集进行处理。其中一种处理方法是上采样，即增加少数类别样本的数量。imbalanced-learn是一个Python库，提供了一系列处理不平衡数据的方法，其中包括SMOTEN方法。本文将介绍如何使用imbalanced-learn的SMOTEN方法对数据进行上采样处理。
- 准备工作
首先，需要安装imbalanced-learn库，可以使用pip包管理器进行安装：
pip install imbalanced-learn
然后，我们需要准备数据集。这里以sklearn自带的iris数据集为例，该数据集包含150个样本和3个类别（setosa、versicolor和virginica），其中setosa类别只有50个样本，是一个典型的不平衡数据集。
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
data = lo