問題タブ [oversampling]

次の問題があります。分類の問題があります。トラック 50,000 行、Y 60 ラベル。しかし、データは不均衡です (1 つのクラスでは 35000 の値、他の 59 のクラスでは 15000 の値、そのうち約 30 の値)。たとえば、X (column_1、column_2、column_3) と Y:

そして、条件付きですべての値が同じになるように、「ノイズの多い」データを追加する必要があります。

これだけはおもちゃの例ですが、私にはたくさんの意味があります。

SMOTE を使用するために imblearn をインストールしようとしていて、成功したと思いましたが、Jupyter Notebook にこれを入力するとfrom imblearn.over_sampling import SMOTE、エラーが発生しますImportError: cannot import name 'SMOTE'。なぜこれが当てはまるのか知っていますか？次のコマンドを使用して imblearn をダウンロードし、完了conda install -c conda-forge imbalanced-learnするとダウンロードの確認を取得しました。