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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:

代码语言:txt
复制
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:
代码语言:txt
复制
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:
代码语言:txt
复制
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:
代码语言:txt
复制
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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