imbalanced-learn是一个Python库,专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。 这个库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法,旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。Imbalanced-learn支持欠采样、过采样、结合欠采样和过采样的方法,以及一些集成学习方法。此外,它还提供了多种方法来进行欠采样和过采样,包括使用Tomek Links进行欠采样等。这个库是scikit-learn的扩展,与scikit learn兼容,是scikit-learn-contrib项目的一部分,使得它在处理不平衡数据集时非常有用
安装下载:pip install imbalanced-learn