如何在Python中进行欠采样，使类别0的输入占输入的25%，而类别1不发生变化？

在Python中进行欠采样，使类别0的输入占输入的25%，而类别1不发生变化，可以使用imbalanced-learn库中的RandomUnderSampler类来实现。

首先，需要安装imbalanced-learn库。可以使用以下命令进行安装：

pip install imbalanced-learn

接下来，可以按照以下步骤进行欠采样：

1. 导入必要的库和模块：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
import numpy as np

1. 准备输入数据和标签数据。假设输入数据为X，标签数据为y。
2. 创建RandomUnderSampler对象，并设置采样比例：

rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy={0: int(0.25 * len(y)), 1: len(np.unique(y))})

其中，sampling_strategy参数用于设置采样比例。这里将类别0的采样比例设置为输入数据长度的25%，类别1的采样比例设置为不变。

1. 进行欠采样：

X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

1. 现在，X_resampled和y_resampled就是进行欠采样后的数据。

这样，就可以在Python中进行欠采样，使类别0的输入占输入的25%，而类别1不发生变化。

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