用Python实现KNN算法_knn处理数据不平衡问题🔍

导读 大家好👋,今天来聊聊如何用Python中的KNN算法解决数据不平衡问题🌍。在现实世界的数据集中,我们经常会遇到类别分布不均的情况,这将严重
2025-02-25 19:01:28

大家好👋,今天来聊聊如何用Python中的KNN算法解决数据不平衡问题🌍。在现实世界的数据集中,我们经常会遇到类别分布不均的情况,这将严重影响模型的性能。这时,`imbalanced-learn`库就派上用场了!

首先,我们需要安装`imbalanced-learn`库和其他必要的工具:

```bash

pip install imbalanced-learn sklearn pandas

```

接下来,让我们看看如何使用`imbalanced-learn`中的`KMeansSMOTE`方法来平衡数据:

```python

from imblearn.over_sampling import KMeansSMOTE

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd

加载数据

data = pd.read_csv('your_data.csv')

X, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]

划分训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

使用KMeansSMOTE进行过采样

kmeans_smote = KMeansSMOTE(random_state=42)

X_resampled, y_resampled = kmeans_smote.fit_resample(X_train, y_train)

训练KNN模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

knn.fit(X_resampled, y_resampled)

预测

y_pred = knn.predict(X_test)

```

通过这种方式,我们可以有效地解决数据不平衡问题,并提高模型的预测精度💪。

希望这篇分享对你有所帮助!如果你有任何问题或建议,请随时留言💬。

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