数据重采样是一种用于调整数据集大小或分布的技术。它涉及通过增加或减少数据点的数量来修改现有数据集。数据重采样主要用于解决类不平衡等问题,其中一个类的样本明显少于另一个类,或者为训练机器学习模型准备数据。
以下是数据重采样的一些方法:
重采样有两种主要技术:
过采样包括:
欠采样包括:
现在,让我们看看如何通过实现数据重采样技术,使用Python对数据集进行重采样。
首先创建一个不平衡的数据集,然后实现SMOTE来重新采样数据,将其转换为平衡的数据集。
import numpy as np
import pandas as pd
# Install imbalanced-learn using: pip install imbalanced-learn
from imblearn.over_sampling import SMOTE
# Create a sample imbalanced dataset with two classes (0 and 1)
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.array([0] * 90 + [1] * 10)
# Apply SMOTE to generate synthetic samples for the minority class
smote = SMOTE(sampling_strategy='auto')
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
# Print the class distribution after SMOTE
print("Class Distribution after SMOTE:")
print(pd.Series(y_resampled).value_counts())
输出
Class Distribution after SMOTE:
0 90
1 90
dtype: int64
在这段代码中,我们创建了一个带有两个类(0和1)的示例不平衡数据集。然后,我们应用来自不平衡学习库的SMOTE为少数类生成合成样本。sampling_strategy参数设置为auto,这确保创建的合成样本数等于大多数类中的样本数,从而平衡类分布。
因此,数据重采样是一种用于调整数据集大小或分布的技术。它涉及通过增加或减少数据点的数量来修改现有数据集。重采样主要用于解决类不平衡等问题,其中一个类的样本明显少于另一个类,或者为训练机器学习模型准备数据集。