不平衡数据集的Knn分类器

Question

我想估计一下分类器在我的不平衡数据集上的工作情况。当我尝试从sklearn中拟合KNN分类器时，它对少数派一无所知。所以我所做的是我用k = R拟合分类器（其中r是不平衡比1：R），并且预测了每个测试点的概率，并且将分类器的概率输出分配给少数类，将其分配给少数类大于R（其中r是不平衡比1：R）。我这样做是为了估计分类器的执行情况（F1-分数）。我不需要生产中的分类器。我在做什么对吗？

Answer 1

由于您已在注释中提到您不想使用重采样，因此，解决方法之一就是分批处理。从多数类创建多个数据集，以使它们与少数类的比例为1：1。训练多个模型，每个模型获得多数集的一部分和所有少数派的一部分。对所有模型进行预测并从中投票，然后决定最终结果。

但是我建议在此方法上使用SMOTE。