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python - 不均衡学習によるオーバーサンプリング後のトレーニング用の形状の出力
データをオーバーサンプリングするために不均衡学習を使用しています。オーバーサンプリング法を使用した後、各クラスにいくつのエントリがあるかを知りたいです。このコードはうまく機能します:
しかし、パイプラインの使用に切り替えたので、GridSearchCV を使用して (ADASYN、SMOTE、および BorderlineSMOTE から) 最適なオーバーサンプリング方法を見つけることができます。したがって、実際に fit_resample を自分で呼び出して、次のようなものを使用して出力を失うことはありません。
アップサンプリングは機能しますが、トレーニング セットに含まれる各クラスのエントリ数に関する出力が失われます。
パイプラインを使用して最初の例と同様の出力を得る方法はありますか?