调权重的结果和人工合成数据的结果

调权重的结果和人工合成数据的结果

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。

1. #导入一些相关库

2. del_selection import train_test_split

3. from sklearn.linear_model import LogisticRegression

4. ics import classification_report

5. ics import roc_curve, auc

6. from sklearn.preprocessing import scale

7. #导入数据

8. ad_excel(r"C:UserszhangjunhongDesktopUnbanlanced-data.xlsx").fillna(0)

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看一下正负样本的具体数据量情况。

1. x=df.iloc[:,1:-1]

2. y=df["label"]

3. print(y.value_counts())

4. print("-------------------------")

5. print(y.value_counts(normalize=True))

• 1

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。

1. #将模型进行封装，方便调用

2. def get_result_data(x,y):

3. x_=scale(x,with_mean=True,with_std=True)

4. x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.4,random_state=0)

5. model=LogisticRegression()

6. clf=model.fit(x_train,y_train)

7. print("LR模型测试成绩:{:.2f}".format(clf.score(x_test,y_test)))

8. y_p