在Python中使用决策树进行不平衡数据的采样方法

2023-04-15 00:00:00 方法 采样 不平衡

在Python中使用决策树进行不平衡数据的采样方法，主要分为两部分：建立决策树和使用决策树进行采样。

建立决策树：

  1. 导入需要的库。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
  1. 创建一个不平衡的数据集。
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0,
                           n_clusters_per_class=1, weights=[0.99], flip_y=0, random_state=1)

上述代码中，我们创建了10000个样本，其中99%是负例（即y=0），1%是正例（即y=1）。

  1. 建立决策树。
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

这里我们使用sklearn库中的DecisionTreeClassifier建立决策树，并使用fit函数将建立的决策树与数据集进行拟合。

使用决策树进行采样：

  1. 导入需要的库。
import numpy as np
  1. 定义一个采样函数，根据决策树预测的结果进行采样。
def sample(X):
    preds = model.predict(X)
    indexes = np.argwhere(preds == 1)
    return X[indexes.flatten()]

上述代码中，我们定义了一个函数sample，传入一个数据集X，该函数会根据决策树的预测结果进行采样，将预测结果为1的样本采样出来，并返回。

  1. 进行采样。
X_sampled = sample(X)

使用我们定义的函数进行采样，得到采样后的数据集。

完整代码如下：

# 导入需要的库
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np

# 创建不平衡数据集
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=2, n_redundant=0,
                            n_clusters_per_class=1, weights=[0.99], flip_y=0, random_state=1)

# 建立决策树
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

# 定义采样函数
def sample(X):
    preds = model.predict(X)
    indexes = np.argwhere(preds == 1)
    return X[indexes.flatten()]

# 进行采样
X_sampled = sample(X)
print(X_sampled.shape)

上述代码输出的结果为(116, 2)，说明我们采样出了116个正例的样本。

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