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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python 不均衡 データ random under sampling

ryo123445556

総合スコア6

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/07/02 13:24

https://teratail.com/questions/275961 ここの質問のように変更したのですが、
うまくできず困っています.

python

1df = pd.DataFrame( 2 { 3 "feature1": [3] * 846 + [2] * 70 + [1] * 70 + [0] * 70, 4 "feature2": [4] * 846 + [0] * 70 + [2] * 70 + [1] * 70, 5 "target": [4] * 846 + [1] * 70 + [3] * 70 + [2] * 70, 6 } 7) 8X_train = df[["feature1", "feature2"]] 9y_train = df["target"] 10print(y_train.value_counts()) 11 12# アンダーサンプリング 13rus = RandomUnderSampler(random_state=71) 14 15X_train_runs, y_train_rus = rus.fit_sample(X_train, y_train) 16print(y_train_rus.value_counts())

結果

AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-64-22336b3af176> in <module> 13 rus = RandomUnderSampler(random_state=71) 14 ---> 15 X_train_runs, y_train_rus = rus.fit_sample(X_train, y_train) 16 print(y_train_rus.value_counts()) AttributeError: 'RandomUnderSampler' object has no attribute 'fit_sample'

scikit-learnのバージョンは最新の状態です。 (0.24.0)

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python

1X_train_runs, y_train_rus = rus.fit_sample(X_train, y_train)

のfit_sampleをfit_resampleに変更したらできました.

投稿2021/07/02 13:37

ryo123445556

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