上面的输入数据没有变我给你个样本，请你像这样写一段代码解决Learn from the documentation for imbalanced classification and use any of the sampling methods to deal with the credictcard-reduced.csv dataset. Evaluate model performance before and after sampling. 这个问题from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification( n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, n_repeated=0, n_classes=3, n_clusters_per_class=1, weights=[0.1, 0.2, 0.7], class_sep=0.8, random_state=0, ) _, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6)) _ = ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8, edgecolor="k") plot comparison combine The following function will be used to plot the sample space after resampling to illustrate the characteristic of an algorithm. from collections import Counter def plot_resampling(X, y, sampler, ax): """Plot the resampled dataset using the sampler.""" X_res, y_res = sampler.fit_resample(X, y) ax.scatter(X_res[:, 0], X_res[:, 1], c=y_res, alpha=0.8, edgecolor="k") sns.despine(ax=ax, offset=10) ax.set_title(f"Decision function for {sampler.__class__.__name__}") return Counter(y_res)The following function will be used to plot the decision function of a classifier given some data. import numpy as np def plot_decision_function(X, y, clf, ax): """Plot the decision function of the classifier and the original data""" plot_step = 0.02 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid( np.arange(x_min, x_max, plot_step), np.arange(y_min, y_max, plot_step) ) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) ax.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], alpha=0.8, c=y, edgecolor="k") ax.set_title(f"Resampling using {clf[0].__class__.__name__}") SMOTE allows to generate samples. However, this method of over-sampling does not have any knowledge regarding the underlying distribution. Therefore, some noisy samples can be generated, e.g. when the different classes cannot be well separated. Hence, it can be beneficial to apply an under-sampling algorithm to clean the noisy samples. Two methods are usually used in the literature: (i) Tomek’s link and (ii) edited nearest neighbours cleaning methods. Imbalanced-learn provides two ready-to-use samplers SMOTETomek and SMOTEENN. In general, SMOTEENN cleans more noisy data than SMOTETomek. from sklearn.linear_model import LogisticRegression from imblearn.combine import SMOTEENN, SMOTETomek from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.pipeline import make_pipeline samplers = [SMOTE(random_state=0), SMOTEENN(random_state=0), SMOTETomek(random_state=0)] fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 25)) for ax, sampler in zip(axs, samplers): clf = make_pipeline(sampler, LogisticRegression()).fit(X, y) plot_decision_function(X, y, clf, ax[0]) plot_resampling(X, y, sampler, ax[1]) fig.tight_layout() plt.show() Resampling using SMOTE, Decision function for SMOTE, Resampling using SMOTEENN, Decision function for SMOTEENN, Resampling using SMOTETomek, Decision function for SMOTETomek

<think>好的，我现在要帮用户解决一个关于不平衡分类的问题，使用采样方法处理creditcard-reduced.csv数据集，并评估采样前后的模型性能。用户给了一个示例代码，我需要根据这个示例来写相应的代码，同时确保符合中文回答的要求。 首先，我需要理解用户的需求。他们希望比较在不平衡数据集上应用采样方法（如SMOTE、SMOTEENN、SMOTETomek）前后的模型性能。用户提供的示例代码是用合成数据，现在需要将其应用到真实的数据集creditcard-reduced.csv上。 接下来，我得先加载和处理数据。用户的数据集是creditcard-reduced.csv，应该是一个信用卡欺诈检测的数据集，这类数据通常高度不平衡，正常交易远多于欺诈交易。所以，我需要用pandas读取CSV文件，分离特征X和目标y。通常，目标变量可能是'Class'这样的列，其中1表示欺诈，0表示正常。 然后，数据预处理可能包括检查缺失值、标准化或归一化特征。不过用户提供的示例中没有这些步骤，可能需要在代码中加入。比如，使用StandardScaler来标准化数据，特别是金额（Amount）或时间（Time）这样的特征。 接下来，拆分数据集为训练集和测试集，这一步是必须的，因为需要在独立的测试集上评估模型性能，避免数据泄漏。用户示例中可能没有显式拆分，但实际应用中需要，所以我会用train_test_split来划分。 然后是评估指标的选择。对于不平衡分类问题，准确率不靠谱，应该用精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC等。用户示例中可能用了分类报告和混淆矩阵，所以我也需要引入这些评估方法。 接下来是采样方法的应用。用户提供的示例使用了SMOTE、SMOTEENN、SMOTETomek，这些都属于过采样或组合采样方法。我需要确保安装并导入imblearn库中的相应模块。然后，创建一个采样器列表，包括这几种方法。 模型选择方面，用户示例用了逻辑回归，可能因为简单且易于解释。不过信用卡欺诈检测可能更常用随机森林或梯度提升树，但为了与示例一致，可能还是先用逻辑回归。用户可能希望比较不同采样方法的效果，所以需要为每种采样方法创建pipeline，包含采样和分类器。 评估过程需要分别在原始数据和采样后的数据上训练模型，记录评估结果。需要注意的是，采样只能应用在训练集，测试集必须保持原始分布。所以，在代码中，应该在训练集上应用fit_resample，然后训练模型，再在测试集上评估。用户提供的示例可能没有正确做到这点，需要检查。比如，在pipeline中使用采样器时，确保在fit时只对训练数据采样，而transform时不影响测试数据。 可视化部分，用户示例绘制了决策边界和重采样后的数据分布。但实际数据可能特征较多，无法直接可视化，可能需要降维（如PCA）后再绘图，或者省略这部分，专注于数值评估。不过用户给的示例中有绘图函数，可能需要调整以适应高维数据，或者用其他方式展示结果。 另外，用户的数据集可能特征较多，比如V1到V28是PCA处理过的特征，还有Amount和Time。需要标准化Amount和Time，因为其他特征已经是标准化过的了。所以在预处理步骤中，可能需要用ColumnTransformer来分别处理这些特征。 代码结构方面，大致步骤应该是： 1. 导入必要的库（pandas, sklearn, imblearn, matplotlib等） 2. 加载数据集，检查类别分布 3. 数据预处理（标准化、拆分训练测试集） 4. 定义评估函数（输出分类报告、混淆矩阵、AUC-ROC等） 5. 在未采样的数据上训练模型并评估 6. 对每种采样方法，创建pipeline，训练模型，并在测试集上评估 7. 比较结果，绘制图表（如ROC曲线、混淆矩阵对比，或采样前后的类别分布） 需要注意的几点： - 确保测试集不参与任何采样或拟合过程，防止数据泄漏。 - 使用交叉验证可能会有帮助，但用户示例中没有使用，可能为了简化。 - 类别极度不平衡时，可能需要分层抽样来保持测试集中的类别比例。 - 逻辑回归可能需要调整class_weight参数，比如设置为'balanced'，但用户示例中没有，可能需要对比。 可能的错误点： - 忘记在拆分数据前处理目标变量，比如将类别列正确分离。 - 没有处理数据中的缺失值，导致模型出错。 - 在应用采样方法时，错误地应用于整个数据集，而不仅仅是训练集。 - 评估指标选择不当，比如只用了准确率，而忽略了召回率等。 现在，根据用户提供的示例代码结构，我需要将其适配到真实数据集。比如，原示例用了make_classification生成数据，现在替换为读取CSV文件。然后，可能需要调整可视化部分，因为真实数据可能无法用二维散点图展示，所以可能需要省略或修改绘图函数，或者使用PCA降维到两个主成分后再绘图。 此外，用户希望评估模型在采样前后的性能，所以需要在采样前后的训练集上训练模型，并在同一测试集上测试。比如，原始数据训练一个模型，采样后的数据训练另一个模型，比较两者的评估结果。 总结，代码的大致流程如下： 1. 导入库 2. 加载数据，预处理 3. 拆分训练测试集 4. 评估原始数据的模型性能 5. 应用不同采样方法，评估性能 6. 可视化结果（如评估指标对比，采样后的类别分布等） 现在需要将这些步骤转化为具体的代码，并确保符合用户提供的示例结构，同时处理真实数据集的特性。可能还需要处理类别标签的分布，比如使用Counter来统计y_train和y_test中的类别数量，并在采样后再次统计，以确认采样方法的效果。 例如，加载数据后，打印类别分布： print("原始类别分布:", Counter(y)) 应用采样方法后，打印新的分布： print("采样后类别分布:", Counter(y_resampled)) 这样用户可以看到采样前后的变化。 在评估模型时，可能需要定义一个函数，接收模型、训练集、测试集，然后训练、预测并输出报告和混淆矩阵。 最后，可能需要将不同采样方法的结果进行对比，用表格或图表展示各项指标，帮助用户直观理解采样方法的效果。</think>以下代码将演示如何对信用卡欺诈数据集进行不平衡处理，并比较采样前后的模型性能： ```python # 导入必要库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report, ConfusionMatrixDisplay, roc_auc_score from imblearn.over_sampling import SMOTE from imblearn.combine import SMOTEENN, SMOTETomek from imblearn.pipeline import Pipeline from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt # 1. 数据加载与预处理 df = pd.read_csv('credictcard-reduced.csv') X = df.drop('Class', axis=1) y = df['Class'] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=42 ) # 2. 定义评估函数 def evaluate_model(model, X_test, y_test): y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) print(f"AUC-ROC: {roc_auc_score(y_test, model.predict_proba(X_test)[:,1]):.4f}") ConfusionMatrixDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) plt.show() # 3. 原始数据建模 print("原始数据类别分布:", Counter(y_train)) original_model = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) original_model.fit(X_train, y_train) print("\n原始模型性能:") evaluate_model(original_model, X_test, y_test) # 4. 使用不同采样方法 samplers = [ ('SMOTE', SMOTE(random_state=42)), ('SMOTEENN', SMOTEENN(random_state=42)), ('SMOTETomek', SMOTETomek(random_state=42)) ] # 5. 比较不同采样方法 fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(15, 20)) for idx, (name, sampler) in enumerate(samplers): # 创建流水线 model = Pipeline([ ('sampler', sampler), ('classifier', LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42)) ]) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 评估性能 print(f"\n{name}采样后性能:") evaluate_model(model, X_test, y_test) # 可视化采样效果（使用PCA降维） from sklearn.decomposition import PCA # 原始数据分布 pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(X_train) axs[idx, 0].scatter(X_pca[:,0], X_pca[:,1], c=y_train, cmap='coolwarm', alpha=0.6) axs[idx, 0].set_title(f'{name} - 原始数据分布\n{Counter(y_train)}') # 采样后数据分布 X_res, y_res = sampler.fit_resample(X_train, y_train) X_pca_res = pca.transform(X_res) axs[idx, 1].scatter(X_pca_res[:,0], X_pca_res[:,1], c=y_res, cmap='coolwarm', alpha=0.6) axs[idx, 1].set_title(f'{name} - 采样后分布\n{Counter(y_res)}') plt.tight_layout() plt.show() ``` 代码执行流程解析： 1. **数据预处理** - 标准化处理：使用`StandardScaler`对数据进行标准化 - 分层抽样：保持测试集的类别比例（`stratify=y`） 2. **基准模型建立** - 使用原始不平衡数据训练逻辑回归模型 - 输出分类报告和混淆矩阵 3. **采样方法应用** - 三种采样策略： - SMOTE：纯过采样 - SMOTEENN：过采样+欠采样组合 - SMOTETomek：过采样+欠采样组合 - 使用Pipeline整合采样器和分类器 4. **效果可视化** - 使用PCA降维展示二维分布： - 左列显示原始数据分布 - 右列显示采样后数据分布 - 标题显示类别分布数量对比 5. **关键指标对比** - 分类报告：精确率、召回率、F1值 - AUC-ROC曲线下面积 - 混淆矩阵可视化 重要注意事项： 1. 采样仅应用在训练集，测试集保持原始分布 2. PCA降维仅用于可视化，不影响模型训练 3. 使用流水线确保采样与分类的流程整合 4. 使用分层抽样保持数据分布一致性 典型输出结果解读： - 采样前：对少数类（欺诈交易）召回率通常较低 - 采样后：召回率提升但精确率可能下降 - SMOTEENN通常能获得更好的平衡（清除噪声样本） - AUC-ROC值应结合业务需求综合判断 建议根据实际业务需求选择评估指标： - 反欺诈场景：优先考虑召回率（尽可能捕获所有欺诈） - 风险控制场景：需要平衡精确率和召回率