Numpy Python – Pandas, 平衡类别的重采样数据集

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy和Pandas库，通过重采样来平衡不均衡的类别数据集。在现实生活中，我们常常面临这样的问题：模型数据中的正负类别不均衡，即一个类别的样本数量远远多于另一个类别的样本。这将导致模型的偏差，从而使模型的准确率下降。因此，我们需要将数据集进行重采样来平衡类别。

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步骤 1：加载数据集

我们首先需要加载数据集。我们可以使用Pandas来加载csv文件或Excel文件。在本例中，我们将使用一个名为“fraud.csv”的csv文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("fraud.csv")

在进行类别平衡前，我们需要知道数据集的类别分布。我们可以通过以下代码打印数据集中每个类别的数量。

print(df['label'].value_counts())

输出结果将告诉我们哪个类别的样本数量更多。如果正负样本比率极度失衡，例如正样本比率只有1%，则我们需要进行重采样。

接下来，我们将使用Pandas中的“groupby”函数来对数据进行分组。我们将把描述我们的样本数量更少的类别分组到一起，然后通过对这些分组进行采样来使类别平衡。

例如，如果我们的数据集中有两种类别，标签分别为0和1，标签1的样本数量比标签0的样本数量小很多。为了平衡类别，我们可以将标签为1的样本分组，并通过从组内进行采样来使其数量等于标签为0的样本数量。

# 分组
grouped = df.groupby("label")

# 重采样
resampled = grouped.apply(lambda x: x.sample(grouped.size().min()).reset_index(drop=True))

在这个例子中，grouped.size().min()将返回小组中的最小样本数量，我们将使用这个数字在每个组中进行重采样。

接下来，我们将再次查看我们的数据集类别分布，以确保它们现在已经被平衡。

print(resampled['label'].value_counts())

数据集中每个类别的数量应该在相同的范围内，这将有助于训练模型并提高准确性。

通过重采样数据集，我们可以平衡类别，使我们的模型更准确。本文介绍了如何使用Numpy和Pandas库来进行数据重采样，以及确保数据集中的类别已平衡。我们希望这篇文章对您有帮助，并帮助您解决数据集分类不平衡的问题。