imbalanced-ensemble库的简介

imbalanced-ensemble是一个用于处理不平衡数据集的 Python 库，它提供了一系列的机器学习方法和工具来解决不平衡数据集问题。该库旨在通过结合多个不同的分类器来提高不平衡数据集的分类性能。
imbalanced-ensemble 的主要特点包括：
>>多样性：Imbalanced-ensemble 提供了多种不同的分类器和集成方法，包括基于抽样的方法（如随机欠采样、随机过采样、SMOTE 等）、基于成本敏感的方法、基于集成的方法（如集成学习、自适应集成学习等）等，以便于用户根据数据集的特点和需求选择合适的方法。
>>可扩展性：imbalanced-ensemble 支持与 Scikit-learn 和 XGBoost 等常见的机器学习库和框架的集成，可以很方便地与其他的机器学习算法和工具进行组合和使用。
>>灵活性：imbalanced-ensemble 提供了多种参数调整和定制化的选项，以便于用户根据不同的应用场景和需求进行调整和定制化。

GitHub链接：
GitHub - ZhiningLiu1998/imbalanced-ensemble: Class-imbalanced Ensemble Learning in Python. | 类别不平衡/长尾机器学习库

imbalanced-ensemble库的安装

pip install imbalanced-ensemblepip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple imbalanced-ensemble

imbalanced-ensemble库的使用方法

1、基础用法

# Train an SPE classifier
from imbens.ensemble import SelfPacedEnsembleClassifier
clf = SelfPacedEnsembleClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)# Predict with an SPE classifier
y_pred = clf.predict(X_test)