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机器学习 预处理

本人所研究的样本涉及到样本失衡,其中阳性样本为2306条,阴性样本为703条。在进行划分数据集之后,正负样本严重失衡,导致在预测结果的偏移方向recall和princess这两个评价比较低,就是因为正负样本不平衡。我采取了Python中的skilt-learn库,其中的imbalance-learn库。

接下来是对该方法的介绍

SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)重采样应该在数据预处理阶段进行,具体来说,是在划分训练集和测试集之后、进行模型训练之前。正确的顺序非常重要,以确保评估的公正性和准确性。以下是推荐的步骤:

  1. 划分数据集:首先,将原始数据集划分为训练集和测试集。这一步是为了保证模型评估的独立性和公正性,测试集应该模拟未见过的新数据。
  2. 应用SMOTE重采样:在训练集上应用SMOTE重采样。这一步目的是解决训练数据中的类别不平衡问题,通过生成少数类的合成样本来增加其样本数量。重要的是,只对训练集进行重采样,测试集应保持不变,以确保测试集能准确反映真实世界数据的分布。
  3. 训练模型:使用重采样后的训练集训练模型。这时,模型可以在一个更平衡的数据集上学习,从而有助于提高对少数类的识别能力。
  4. 评估模型:使用保留的未经重采样的测试集来评估模型性能。这样可以确保评估结果的真实性,反映模型在处理实际类别分布时的表现。

按照这个顺序进行,可以确保您的模型训练不会受到测试数据的干扰,同时测试结果可以真实地反映模型在处理未知数据时的能力。重采样仅用于改善模型的训练过程,而不应影响评估过程。

下面是一个简化的代码示例来说明这个过程:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 假设all_features是特征数据,labels是对应的标签

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(all_features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 应用SMOTE重采样于训练集
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 现在使用X_train_resampled和y_train_resampled进行模型训练,然后用保留的测试集X_test, y_test来评估模型

通过这种方式,您的模型可以在一个平衡的训练集上学习,同时使用原始的、未经处理的测试集来评估模型性能,从而得到准确的模型表现评估。

机器学习 预处理_数据集

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