python - 使用 imblearn 对多类数据进行过采样

Question

我想使用不平衡学习模块中的RandomOverSampler函数来对具有两个以上类的数据进行过采样。以下是我的 3 个类的代码：

import numpy as np
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

data = np.random.randn(30,5)
label = np.random.randint(3, size=30)

ros = RandomOverSampler(random_state=3)
data_res, label_res = ada.fit_sample(data, label)

运行后，它返回此警告：

UserWarning：目标类型应该是二进制。warnings.warn('目标类型应该是二进制的。')

但是文档说：

笔记

支持多类重采样。

我是否缺少将其用于多类案例的东西？如果这仅适用于二进制类，是否还有其他支持多类过采样的库或模块？

Answer 1

我昨天遇到了同样的情况，
我使用 conda 安装库，
我发现文件 -> base.py
它与 github 上的最新版本有所不同。

所以我通过 github
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn

git clone 最新版本 ，然后
一切正常！
你可以很好地使用多类

Answer 2

您需要使用以下命令更新 imblearn：

pip install -U 不平衡学习

Answer 3

RandomOverSampler() 对我来说非常适用于我在您的代码中看到的具有 9 个标签的多类问题，您使用的是 ada oversampler 而不是您定义的 ros。