在Scikit学习中将Smote与Gridsearchcv一起使用

Question

我正在处理不平衡的数据集，并希望使用scikit的gridsearchcv进行网格搜索以调整模型的参数。为了对数据进行超采样，我想使用SMOTE，我知道我可以将其作为管道的一个阶段，并将其传递给gridsearchcv。我担心的是，我认为训练和验证折纸都将使用击打，这不是您应该做的。验证集不应过采样。我是否正确，整个管道将应用于两个数据集拆分？如果是的话，我该如何扭转呢？在此先多谢

Answer 1

是的，可以做到，但是可以使用Pipeline。

您会看到，imblearn有自己的管道来正确处理采样器。我在一个类似的问题中对此进行了描述。

在对象predict()上imblearn.Pipeline调用时，它将跳过采样方法，并保留将要传递给下一个转换器的数据。您可以通过在此处查看源代码来确认这一点]

        if hasattr(transform, "fit_sample"):
            pass
        else:
            Xt = transform.transform(Xt)

因此，要使其正常工作，您需要以下内容：

from imblearn.pipeline import Pipeline
model = Pipeline([
        ('sampling', SMOTE()),
        ('classification', LogisticRegression())
    ])

grid = GridSearchCV(model, params, ...)
grid.fit(X, y)

根据需要填写详细信息，管道将处理其余的工作。