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在对训练数据进行交叉验证以验证我的超参数之前，我已将数据拆分为训练/测试。我有一个不平衡的数据集，想在每次迭代中执行 SMOTE 过采样，所以我建立了一个使用imblearn.

我的理解是，应该在将数据分成k-folds之后进行过采样，以防止信息泄露。在下面的设置中使用时，是否保留了这种操作顺序（数据拆分为 k 折叠、k-1 折叠过采样、预测剩余折叠）Pipeline？

from imblearn.pipeline import Pipeline
model = Pipeline([
        ('sampling', SMOTE()),
        ('classification', xgb.XGBClassifier())
    ])


param_dist = {'classification__n_estimators': stats.randint(50, 500),
              'classification__learning_rate': stats.uniform(0.01, 0.3),
              'classification__subsample': stats.uniform(0.3, 0.6),
              'classification__max_depth': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
              'classification__colsample_bytree': stats.uniform(0.5, 0.5),
              'classification__min_child_weight': [1, 2, 3, 4],
              'sampling__ratio': np.linspace(0.25, 0.5, 10)
             }

random_search = RandomizedSearchCV(model,
                                   param_dist,
                                   cv=StratifiedKFold(n_splits=5),
                                   n_iter=10,
                                   scoring=scorer_cv_cost_savings)
random_search.fit(X_train.values, y_train)
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你的理解是对的。当您输入pipelineasmodel时，将使用训练数据(k-1)应用并在第 5折.fit()上完成测试。k然后对训练数据进行采样。

imblearn.pipeline的文档.fit()说：

适合模型

一个接一个地拟合所有变换/采样器并对数据进行变换/采样，然后使用最终估计器拟合变换/采样的数据。

于 2019-05-07T05:43:16.203 回答