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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 替换为 fit_resample。 Changelog v0.4
基于diff ，特别是:fit_sample = fit_resample；看起来 fit_resample 应该向后兼容以代替 fit_sample
关于python - smote.fit_sample() 和 smote.fit_resample() 的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65958883/
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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
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
我正在使用 SMOTE 函数对稀疏数据集进行过采样，其中包含大约 98% 的 0 和 2% 的 1。我使用了以下代码 from imblearn.over_sampling import SMOTE
我正在尝试在 Python 中使用 imblearn 包中的 SMOTE，但我的数据有很多缺失值，并且出现以下错误: ValueError: Input contains NaN, infinity
我有一个不平衡的数据集，其中包含一个分类因变量和连续且分类的特征变量。我知道 DMwR 包中的 SMOTE 函数只能处理连续的特征。是否有可以像 Chawla 描述的那样处理分类和连续特征的包 in
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 from imblearn.over_sampling
我正在尝试使用 SMOTE 来处理二进制分类中的不平衡类数据，我所知道的是:如果我们使用，例如 sm = SMOTE(ratio = 1.0, random_state=10) Before Over
我正在做文本分类，并且我有非常不平衡的数据，例如 Category | Total Records Cate1 | 950 Cate2 | 40 Cate3 | 10 现在我想对
我正在 Weka 中研究一个二元分类问题，数据集高度不平衡(一个类别 90%，另一个类别 10%)。我首先将 SMOTE ( http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/
我正在尝试使用带有 SMOTE 的 FilteredClassifier 在 WEKA 上运行 5 倍交叉验证。 据我所知，我应该在每个 CV 折叠中应用 SMOTE 以获得我的 CV 错误。 有谁有
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 oftar
我想用 2 个类进行分类。当我在没有 SMOTE 的情况下进行分类时我得到(10 次交叉验证的平均值): Precision Recall f-1 0,6409509
我有一个包含大约 130000 条记录的数据集。记录分为两类目标变量，0和1。1只占总比例的0.09%。 我在 Windows 10 上的 R-3.5.1 中运行我的分析。我使用 SMOTE 算法来处
我正在尝试按如下方式实现逻辑回归: 但是我无法得到好的预测，因为我的类输出 1 在我的数据中代表性不足。因此，我正在尝试将 SMOTE 算法应用于我的训练集以获得更好的结果。但是我收到消息错误: Er
我正在使用 Keras 和 Bert (HuggingFace) 构建多类文本分类模型，但我的数据集非常不平衡。我使用了 Sklearn 的 SMOTE 来为欠平衡类生成额外的样本(我总共有 45 个
我想同时应用交叉验证和过采样。 我从这段代码中得到以下错误: from sklearn.pipeline import Pipeline, make_pipeline imba_pipeline =
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！