请帮我修改代码，自动筛选出来Outcome正类：负类是1：1数据量的数据进行训练# 1. 读取Excel文件 file_path = 'D:\\OneDrive\\Qing\\AIDM\\dementia_dataset.csv' df_numeric = pd.read_csv(file_path) # 2. 分离特征和目标变量 X = df_numeric.drop(columns=['Reference Key', 'Outcome']) y = df_numeric['Outcome'] # 3. 数据分割：80%训练集，20%测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何用Python代码从数据集中筛选出Outcome正负类比例为1:1的数据，并进行模型训练。用户提到了使用pandas和train_test_split，以及样本均衡处理。让我仔细想想应该怎么做。 首先，用户的需求是让正负样本比例达到1:1。这意味着在筛选后的数据集中，正类和负类的样本数量相同。常见的方法可能是对多数类进行欠采样，或者对少数类进行过采样。这里用户可能希望保持数据的真实性，所以可能选择欠采样，即减少多数类样本的数量，使其与少数类数量相同。 接下来，我需要用pandas来处理数据集。假设用户的DataFrame中有一个名为'Outcome'的列，其中正类为1，负类为0。首先需要分别统计正负类的数量，然后确定较小的那个数量作为采样的数量。例如，如果正类有100个，负类有150个，那么应该从负类中随机选取100个样本，与正类的100个合并，形成1:1的比例。 然后，需要用到pandas的抽样方法，比如groupby和sample。或者，也可以将正负类的DataFrame分开，再取其中较小的数量，合并起来。比如，使用布尔索引筛选正类和负类，然后对数量较多的类进行随机抽样，使其数量与较少的类相同。 之后，合并两个类别的样本，得到平衡的数据集。然后，使用train_test_split来划分训练集和测试集。这里需要注意的是，在划分时保持类别的比例，所以可能需要使用stratify参数，确保训练集和测试集中的正负比例一致。 可能的代码步骤是： 1. 导入必要的库，如pandas和sklearn的train_test_split。 2. 读取数据集，假设是train_df。 3. 分离正类和负类的样本。 4. 确定正类和负类的样本数，取较小的那个数目。 5. 对样本较多的类进行随机抽样，使其数量等于较小的数目。 6. 合并抽样后的数据，形成平衡的数据集。 7. 划分特征和标签，如X和y。 8. 使用train_test_split，设置stratify参数为y，确保分层抽样。 9. 进行模型训练。 需要检查是否有特殊情况，比如正类和负类数量相同，此时不需要采样。或者其中一个类样本数为0的情况，但用户的问题应该排除了这种情况。另外，是否需要设置随机种子以保证可重复性，用户可能需要在代码中添加random_state参数。 可能的代码示例： 比如，原数据是train，假设Outcome列是目标变量。首先分离正负样本： positive = train[train['Outcome'] == 1] negative = train[train['Outcome'] == 0] 然后确定最小数量： n = min(len(positive), len(negative)) 对正类和负类各取n个样本： positive_sampled = positive.sample(n, random_state=42) negative_sampled = negative.sample(n, random_state=42) 合并： balanced_df = pd.concat([positive_sampled, negative_sampled], axis=0) 然后打乱数据，避免顺序影响： balanced_df = balanced_df.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True) 接下来划分X和y： X = balanced_df.drop('Outcome', axis=1) y = balanced_df['Outcome'] 然后划分训练集和测试集： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42) 这样就能保证在划分后的数据集中，正负样本比例仍然是1:1。 另外，用户提到“样本均衡处理”，可能需要使用其他方法，比如SMOTE过采样，但根据用户的需求，似乎只需要简单的欠采样即可。因此，这里应该使用上述方法。 还需要注意，如果原始数据中正负样本比例差异过大，欠采样可能会导致数据量减少，可能影响模型性能，但用户明确要求1:1的比例，所以必须这么做。 最后，模型训练部分，用户可能已经有了模型代码，只需要将处理后的数据传入即可。</think>### 分步解答 要实现从数据集中按`Outcome`列的正负样本1:1比例筛选数据，并进行模型训练，步骤如下： --- #### **1. 数据准备与正负样本分离** 假设数据集存储在`DataFrame`中，列`Outcome`为二分类标签（1表示正类，0表示负类）： ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设原始数据集为 df df = pd.read_csv("your_dataset.csv") # 分离正负样本 positive = df[df["Outcome"] == 1] negative = df[df["Outcome"] == 0] ``` --- #### **2. 按1:1比例采样** 通过随机欠采样使正负样本数量一致： ```python # 取正负样本中较小的数量作为基准 n_samples = min(len(positive), len(negative)) # 随机采样（可设置 random_state 保证可重复性） positive_sampled = positive.sample(n_samples, random_state=42) negative_sampled = negative.sample(n_samples, random_state=42) # 合并为均衡数据集 balanced_df = pd.concat([positive_sampled, negative_sampled], axis=0) balanced_df = balanced_df.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True) # 打乱顺序 ``` --- #### **3. 划分训练集与测试集** 使用`train_test_split`时，通过`stratify`参数保持分层抽样： ```python X = balanced_df.drop("Outcome", axis=1) y = balanced_df["Outcome"] # 划分训练集和测试集（比例可调） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, stratify=y, # 保持正负样本比例 random_state=42 ) ``` --- #### **4. 模型训练示例** 使用逻辑回归模型进行训练： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) print("模型准确率:", model.score(X_test, y_test)) ``` --- ### 关键点说明 - **欠采样**：通过减少多数类样本数量实现平衡，适用于数据量较大的场景。若数据量不足，可改用过采样（如SMOTE）[^1]。 - **stratify参数**：确保训练集和测试集的正负样本比例与原数据集一致，避免评估偏差[^2]。 ---