Python中的隨機(jī)過采樣(Random Oversampling)是機(jī)器學(xué)習(xí)中解決類別不平衡(Class Imbalance)問題的一種技術(shù)。

在類別不平衡的情況下，模型學(xué)習(xí)過程中對(duì)于數(shù)量較少的類別的學(xué)習(xí)效果較差，導(dǎo)致模型準(zhǔn)確率下降。而隨機(jī)過采樣就是通過增加數(shù)量較少的類別的樣本數(shù)量，來達(dá)到平衡類別數(shù)目的效果。

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
# 定義數(shù)據(jù)集X、y，其中y=1的樣本數(shù)量較少
X=np.array([[1,2],
[3,4],
[5,6],
[7,8],
[9,10],
[11,12],
[13,14],
[15,16],
[17,18],
[19,20]])
y=np.array([1,1,1,1,1,0,0,0,0,0])
# 定義RandomOverSampler對(duì)象
ros=RandomOverSampler(random_state=0)
# 使用隨機(jī)過采樣方法，增加y=1的樣本數(shù)量
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
# 打印經(jīng)過隨機(jī)過采樣處理的數(shù)據(jù)集
print(X_resampled)
print(y_resampled)

上述代碼中，我們首先定義了一個(gè)數(shù)據(jù)集X和對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽y，其中y標(biāo)簽中數(shù)量較少的為1。然后定義了隨機(jī)過采樣的對(duì)象ros，并利用fit_resample()方法對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理。最后我們可以打印出處理后的數(shù)據(jù)集及對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽。通過這個(gè)簡單的示例，我們很容易理解隨機(jī)過采樣的使用方法。

需要注意的是，在使用隨機(jī)過采樣技術(shù)時(shí)，為避免過擬合和提高模型泛化能力，我們應(yīng)該使用訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)過采樣，而對(duì)測試集的數(shù)據(jù)則不進(jìn)行過采樣。