俄羅斯：將審查iPhone等外國公司設備 保數據安全
iPhone和特斯拉都屬于在各自領域領頭羊的品牌，推出的產品也也都是數一數二的，但對于一些國家而言，它們的產品可靠性和安全性還是在限制范圍內。近日，俄羅斯聯邦通信、信息技術
數據不平衡是機器學習中一個常見的挑戰，其中一個類的數量明顯超過其他類，這可能導致有偏見的模型和較差的泛化。有各種Python庫來幫助有效地處理不平衡數據。在本文中，我們將介紹用于處理機器學習中不平衡數據的十大Python庫，并為每個庫提供代碼片段和解釋。
imbalanced-learn是scikit-learn的擴展，提供了各種重新平衡數據集的技術。它提供過采樣、欠采樣和組合方法。
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler() X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)SMOTE生成合成樣本來平衡數據集。
from imblearn.over_sampling import SMOTE smote = SMOTE() X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)ADASYN根據少數樣本的密度自適應生成合成樣本。
from imblearn.over_sampling import ADASYN adasyn = ADASYN() X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y)RandomUnderSampler隨機從多數類中移除樣本。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler rus = RandomUnderSampler() X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)Tomek Links可以移除的不同類的最近鄰居對，減少多樣本的數量
from imblearn.under_sampling import TomekLinks tl = TomekLinks() X_resampled, y_resampled = tl.fit_resample(X, y)SMOTEENN結合SMOTE和Edited Nearest Neighbors。
from imblearn.combine import SMOTEENN smoteenn = SMOTEENN() X_resampled, y_resampled = smoteenn.fit_resample(X, y)SMOTEENN結合SMOTE和Tomek Links進行過采樣和欠采樣。
from imblearn.combine import SMOTETomek smotetomek = SMOTETomek() X_resampled, y_resampled = smotetomek.fit_resample(X, y)EasyEnsemble是一種集成方法，可以創建多數類的平衡子集。
from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier ee = EasyEnsembleClassifier() ee.fit(X, y)BalancedRandomForestClassifier是一種將隨機森林與平衡子樣本相結合的集成方法。
from imblearn.ensemble import BalancedRandomForestClassifier brf = BalancedRandomForestClassifier() brf.fit(X, y)RUSBoostClassifier是一種結合隨機欠采樣和增強的集成方法。
from imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y)處理不平衡數據對于建立準確的機器學習模型至關重要。這些Python庫提供了各種技術來應對這一問題。根據你的數據集和問題，可以選擇最合適的方法來有效地平衡數據。
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