“imblearn Clustercentroids” — это фраза, относящаяся к машинному обучению и конкретно относящаяся к модулю в библиотеке несбалансированного обучения. Эта библиотека используется для обработки несбалансированных наборов данных, где количество выборок в каждом классе не сбалансировано. Модуль «ClusterCentroids» в несбалансированном обучении реализует метод недостаточной выборки, основанный на кластеризации.

Вот несколько методов из модуля imblearn Clustercentroids вместе с примерами кода:

1. KMeansSMOTE:

   from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids
   from imblearn.over_sampling import SMOTE
   from imblearn.pipeline import Pipeline
   # Define the pipeline
   pipeline = Pipeline([
   ('cluster', ClusterCentroids(sampling_strategy='auto')),
   ('smote', SMOTE())
   ])
   # Fit and transform the data
   X_resampled, y_resampled = pipeline.fit_resample(X, y)

2. RandomUnderSampler:

   from imblearn.under_sampling import ClusterCentroids
   from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
   from imblearn.pipeline import Pipeline
   # Define the pipeline
   pipeline = Pipeline([
   ('cluster', ClusterCentroids(sampling_strategy='auto')),
   ('under_sampler', RandomUnderSampler())
   ])
   # Fit and transform the data
   X_resampled, y_resampled = pipeline.fit_resample(X, y)

Это всего лишь пара примеров. В модуле imblearn Clustercentroids доступны и другие методы, такие как TomekLinks, EditedNearestNeighbours и CondensedNearestNeighbour.