【python】imblearn.ensemble下面的 BalanceCascade 为什么没有对应的分类器对象呢？

chenyiming2010 2019-08-29 10:22:16

imblearn.ensemble下面的 imblearn.ensemble.EasyEnsemble 有一个对应的分类器叫 imblearn.ensemble.EasyEnsembleClassifier ，
但imblearn.ensemble下面的 BalanceCascade 却没有对应的“Classifier”，那如何基于 BalanceCascade 得到的n个数据子集来构建分类器呢？

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集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。集成学习可以提升机器学习算法。本视频教学课程主要讲解：个体与集成、Boosting、Bagging与随机森林、结合策略、多样性等知识点。

一、不平衡数据集的定义所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面：1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠采样和过采样以及对应的一些改进方法...

对于平衡分布数据，准确率评估非平衡数据，一般用敏感度、特效性、精确度、召回率等评估非平衡数据那么什么是非平衡数据呢？这个问题很直观，就是样本中数据的不同类别的样本的比例相差很大，一般可以达到 9:1 或者更高。这种情况其实蛮常见的，譬如去医院看病的人，最后当场死亡的比例（大部分人还是能活着走出医院的，所以要对医生好点）。或者搞大数据的人员中男女比例。再或者，生长线上的正品和次品。如下图就是，两种样本非常不成比例，就失衡了（Imbalanced/unbalanced）。从数据角

过采样（Over-sampling） 1、RandomOverSampler 从少数类的样本中进行随机采样来增加新的样本 from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler(sampling_strategy={0: 900,2:200,1:300 },random_state=0) X_resa...

不平衡数据(Imbalanced Datasets)分类的例子对不平衡数据的处理朴素随机过采样（上采样,over-sampling）朴素随机欠采样（下采样,under-sampling）随机采样的优缺点过采样的改进：SMOTE与ADASYNSMOTESMOTE的改进：Borderline-SMOTEADASYN基于聚类的过采样方法欠采样的改进：EasyEnsemble、BalanceCascade与NearMissEasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble）BalanceCascade.

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