У меня есть данные с несколькими классами, и классы сильно несбалансированы, причем количество классов 1 является минимальным количеством?

У меня есть данные с 1720 уникальными классами. Счетчик каждого класса находится в диапазоне от 1 до 820, где 231 класс имеет счетчик 1. Я пробовал удар, но он выдает ошибку "ValueError: ожидаемые n_neighbors <= n_samples, но n_samples = 1, n_neighbors = 2 ".

  sm = SMOTE('minority',k_neighbors=1)
  X_train_res, y_train_res = sm.fit_sample(X, y_Labels)

Есть ли другой способ сбалансировать класс меньшинства, имеющий значение count 1?

Источник

0 ответов

Другие вопросы по тегам