Повторная выборка данных — важнейший этап предварительной обработки и анализа данных. Он включает в себя манипулирование и реструктуризацию данных для решения общих проблем, таких как дисбаланс классов, пропущенные значения или неравномерное распределение. В этой статье мы рассмотрим несколько методов повторной выборки данных в Python с примерами кода. Независимо от того, работаете ли вы над задачами классификации, регрессионным анализом или любым другим проектом, основанным на данных, эти методы помогут вам эффективно справляться с дисбалансом данных.

Содержание:

1. Введение
2. Что такое повторная выборка данных?
3. Методы повторной выборки данных
   3.1. Случайная передискретизация
   3.2. Случайная недостаточная выборка
   3.3. SMOTE (метод избыточной выборки синтетического меньшинства)
   3.4. ADASYN (адаптивная синтетическая выборка)
   3.5. Томек Ссылки
   3.6. РядомМисс
   3.7. Отредактированные ближайшие соседи (ENN)
   3.8. Случайная комбинация
4. Примеры кода
   4.1. Случайная передискретизация:
   • Пример кода Python, демонстрирующий случайную передискретизацию с использованием библиотеки несбалансированного обучения.
     4.2. Случайная недостаточная выборка:
   • Пример кода Python, иллюстрирующий случайную недостаточную выборку с использованием библиотеки несбалансированного обучения.
     4.3. СМОТ:
   • Фрагмент кода, демонстрирующий реализацию SMOTE с использованием библиотеки несбалансированного обучения.
     4.4. АДАСИН:
   • Пример кода Python, демонстрирующий технику повторной выборки ADASYN с использованием библиотеки несбалансированного обучения.
     4.5. Томек Ссылки:
   • Фрагмент кода, демонстрирующий реализацию Tomek Links для повторной выборки с использованием библиотеки несбалансированного обучения.
     4.6. РядомМисс:
   • Пример кода Python, иллюстрирующий использование алгоритма NearMiss для повторной выборки с использованием несбалансированного обучения.
     4.7. Отредактированные ближайшие соседи (ENN):
   • Фрагмент кода, демонстрирующий реализацию метода повторной выборки ENN с использованием несбалансированного обучения.
     4.8. Случайная комбинация:
   • Пример кода Python, демонстрирующий повторную выборку на основе случайной комбинации с использованием несбалансированного обучения.
5. Заключение
6. Ссылки

Повторная выборка данных – это важный метод анализа данных, позволяющий устранить дисбаланс и повысить производительность моделей машинного обучения. В этой статье мы обсудили различные методы повторной выборки в Python, включая случайную передискретизацию, случайную недостаточную выборку, SMOTE, ADASYN, Tomek Links, NearMiss, Edited Nearest Neighbours (ENN) и случайную комбинацию. Каждый метод служит определенной цели и может быть реализован с использованием популярных библиотек, таких как несбалансированное обучение. Используя эти методы повторной выборки, вы можете эффективно обрабатывать несбалансированные наборы данных и повышать точность своих моделей.