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我有一个多类数据集，我想对其使用 SMOTE，但我面临着
ValueError: "sampling_strategy" can be a float only when the type oftarget is binary. For multi-class, use a dict.
我想使用 SMOTE 或任何其他多类技术来平衡我的数据，并且我的原始数据是文本形式的。
<小时/>添加了数据以供理解如果有一个名为 my_data 的文件，则它有 5 个类别:汽车、自行车、自行车、公共(public)汽车和行人。
其中汽车类有56条数据，公交车类有18条数据，自行车类有11条数据，自行车类有10条数据，行人类有5条数据
最佳答案
这取决于您传递的数据类型。 Here是官方文档，你会找到所有可能的值。
关于python - 我如何将 SMOTE 应用于多类文本数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56117659/
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在imblearn , smote.fit_sample() 和 smote.fit_resample() 之间有什么区别，我们什么时候应该使用一个而不是另一个？ 最佳答案 fit_sample 替换
鉴于我有一个类不平衡问题，我正在应用 SMOTE(DMwR 包)。但是，我有三个类(class)结果而不是两个。 该函数正确地对少数类进行了过采样，但我没有遵循多数/中间类的行为(即，所有类别都包含不
我刚刚使用 DMwR 包中包含的 Smote 在数据集中完成了过采样。 我的数据集由两个类组成。原始分布是 12 vs 62。因此，我编写了此过采样代码: newData <- SMOTE(Score
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我需要将 smote-algorithm 应用到数据集，但无法让它工作。 示例: x <- c(12,13,14,16,20,25,30,50,75,71) y <- c(0,0,1,1,1,1,1,
我有一个不平衡的数据集，当我尝试使用 SMOTEENN 来平衡他时，多数类的数量减少了一半 我尝试使用提供的所有选项更改“sampling_strategy”参数，但没有帮助 from imblear
我是一名优秀的程序员,十分优秀！