如何使用 Python 中的 "imblearn" 库 undersample/oversample 两个以上的 类' 数据集？
How to undersample/oversample more than two classes' dataset using "imblearn" library in Python?
我正在使用 "imblearn" 库进行欠采样。我的数据集中有四个 classes，每个都有 20、30、40 和 50 个数据（因为它是不平衡的 class）。
但是当我尝试使用 "fit_resample(X, y)" 对数据集进行欠采样时，它只会对第一个和最后一个 classes 进行欠采样。
有什么方法可以使用 "imblearn" 对所有四个 classes 进行欠采样？
所需代码：
undersample = RandomUnderSampler(sampling_strategy='majority')
X_over, y_over = undersample.fit_resample(X, y)
问题已解决设置smapling_strategy='all'.
我正在使用 "imblearn" 库进行欠采样。我的数据集中有四个 classes，每个都有 20、30、40 和 50 个数据（因为它是不平衡的 class）。
但是当我尝试使用 "fit_resample(X, y)" 对数据集进行欠采样时，它只会对第一个和最后一个 classes 进行欠采样。
有什么方法可以使用 "imblearn" 对所有四个 classes 进行欠采样？
所需代码：
undersample = RandomUnderSampler(sampling_strategy='majority')
X_over, y_over = undersample.fit_resample(X, y)
问题已解决设置smapling_strategy='all'.