使用imblearn过采样多类数据

Question

我想使用 imbalanced-learn 模块中的 RandomOverSampler 函数对两个以上的类进行过采样。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，会返回此警告：

  

UserWarning：目标类型应为二进制。 warnings.warn（下称“   目标类型应为二进制。'）

但是documentation说：

  

注释

     

支持多类重采样。

我是否遗漏了一些用于多类案件的东西？如果这仅适用于二进制类，是否还有其他库或模块支持多类过采样？

Answer 1

我昨天遇到了同样的情况，
我用conda来安装库，
我找到了文件 - ＆gt; base.py
它与github上的最新版本有所不同。

所以我git克隆了最新版本的github
https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn

然后，
万事如荼！ 你可以使用多级井

Answer 2

您需要使用以下内容更新imblearn：

pip install -U imbalanced-learn

Answer 3

RandomOverSampler() 对我来说非常适合处理 9 个标签的多类问题 我在您的代码中看到您使用的是 ada 过采样器而不是您定义的 ros。