在python中平衡的多类分类（过采样）答案

【问题标题】：Multiclass classification to balance in python (over sampling)在python中平衡的多类分类（过采样）
【发布时间】：2018-11-20 01:40:42
【问题描述】：

我有以下问题，有分类问题。在 50,000 行的轨道上，在 Y 60 个标签上。但是数据是不平衡的（在一个类中，35000 个值，在其他 59 个类中，15000 个值，其中大约 30 个值）。比如，即X(column_1,column_2,column_3)和Y：

colum_1   colum_2   colum_3   Y
  0.5        1         2      1
  0.5        1.1       2      1
  0.55       0.95      3      1
  0.1        1         2      2
  2          0.9       3      3

并且需要添加“嘈杂”的数据，这样就不会有不平衡，有条件地，所有的值都变得相同：

colum_1   colum_2   colum_3   Y
  0.5        1         2      1
  0.5        1.1       2      1
  0.55       0.95      3      1
  0.1        1         2      2
  0.15       0.99      2      2
  0.05       1.01      2      2 
  2          0.9       3      3
  1.95       0.95      3      3
  2.05       0.85      3      3

这只是一个玩具例子，但我有很多含义。

【问题讨论】：

我在这里找不到问题
您是要添加另一个包含噪声的列，还是要尝试用噪声更改现有值？目前尚不清楚您要做什么。
那么你需要对少数类进行过采样吗？那有什么问题？ python中有一些可用的库可以做到这一点。你的问题是什么？

标签： python python-3.x classification sample oversampling

【解决方案1】：

虽然问题并不完全清楚，但我认为您正在寻求对少数类进行过采样的帮助。一种常见的方法是 SMOTE 算法，您可以在 imblearn 包中找到它。

from imblearn.over_sampling import SMOTE
sm = SMOTE(random_state=42, ratio = 1.0)
X_res, Y_res = sm.fit_sample(X_train, Y_train)

只需确保先将数据分成训练组和测试组，然后分别对每个组进行过采样，这样您就不会在两个组中得到相同的数据。更完整的描述here。

【讨论】：