本文主要是介绍调权重的结果和人工合成数据的结果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式：
- 欠采样
- 过采样
- 人工合成
- 调权重
在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。
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#导入一些相关库
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from sklearn.model_selection import train_test_split
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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from sklearn.metrics import classification_report
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from sklearn.metrics import roc_curve, auc
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from sklearn.preprocessing import scale
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#导入数据
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df=pd.read_excel(r"C:\Users\zhangjunhong\Desktop\Unbanlanced-data.xlsx").fillna(0)
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看一下正负样本的具体数据量情况。
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x=df.iloc[:,1:-1]
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y=df["label"]
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print(y.value_counts())
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print("-------------------------")
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print(y.value_counts(normalize=True))
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该数据量的正负样本比例接近7:3，我们看一下不做任何处理的情况下，模型的预测效果如何。
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#将模型进行封装，方便调用
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def get_result_data(x,y):
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x_=scale(x,with_mean=True,with_std=True)
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x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.4,random_state=0)
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model=LogisticRegression()
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clf=model.fit(x_train,y_train)
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print("LR模型测试成绩:{:.2f}".format(clf.score(x_test,y_test)))
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y_p
这篇关于调权重的结果和人工合成数据的结果的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
