机器学习随机欠采样python代码

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mob64ca12e08acf 2024-03-25 06:09:19 ©著作权

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机器学习随机欠采样Python代码实现指南

1. 简介

作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现机器学习中的随机欠采样。在本文中，我将向你详细介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释，帮助你顺利完成任务。

2. 流程图

stateDiagram
    [*] --> 数据准备
    数据准备 --> 生成训练集
    生成训练集 --> 模型训练
    模型训练 --> 模型评估
    模型评估 --> [*]

3. 步骤及代码示例

3.1 数据准备

在这一步，我们需要准备数据集并进行随机欠采样。首先，导入必要的库：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample

接下来，加载数据集并进行欠采样：

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 欠采样
data_majority = data[data['target'] == 0]
data_minority = data[data['target'] == 1]
data_majority_downsampled = resample(data_majority, replace=False, n_samples=len(data_minority), random_state=42)
data_downsampled = pd.concat([data_majority_downsampled, data_minority])

3.2 生成训练集

在这一步，我们需要将数据集分割为特征和目标变量，并生成训练集和测试集。首先，导入必要的库：

from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，将数据集分割为特征和目标变量，并生成训练集和测试集：

# 分割特征和目标变量
X = data_downsampled.drop('target', axis=1)
y = data_downsampled['target']

# 生成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3.3 模型训练

在这一步，我们需要选择合适的机器学习模型并进行训练。这里以逻辑回归为例。首先，导入必要的库：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

然后，选择模型并进行训练：

# 选择模型
model = LogisticRegression()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

3.4 模型评估

最后一步是评估模型的性能。首先，导入必要的库：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

接着，使用测试集对模型进行评估：

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

# 计算混淆矩阵
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('混淆矩阵：\n', conf_matrix)