問題タブ [smote]

Python3.6、TF 1.15、imblearn 0.0 を使用

私は不均衡なデータセットを持っています.3つのクラス、2つは偶数、1つは低いです。データセットに SMOTE を適用しようとしていますが、ディレクトリからのフローを使用しており、next(train_generator) を使用してデータ ジェネレーターから X_train と y_train を取得できることがわかりました。

問題は、ジェネレーターが 1 つのクラスのみを y_train に出力しているように見えることです。Ravel を使用すると、次のエラーが表示されます。

.ravel() なしで y_train をチャッキングすると、次のようになります。

これが私のコードです。アドバイスをいただければ幸いです。ありがとう ：）

[1, 0, 0]私は、ラベルがor[0, 1, 0]や[0, 0, 1]typeなどのワンホット エンコードされたベクトルとしてエンコードされるマルチラベル予測タスクに取り組んでいますndarray。

データセットが不均衡です。したがって、私は SMOTE を使用しています。これは機能し、すべての少数派クラスをアップサンプリングします (多数派クラスが保持するのと同じ数のレコードをアップサンプリングします)。

今、私はそれほど多くのレコードをアップサンプリングしたくありません。ドキュメントによると、およびsampling_strategyで dict を使用および提供できます。key = class labelvalue = total records

ただし、ndarrayas キーを dict ( TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray') に追加することはできません。ここで最善の方法は何ですか？SMOTE は明らかにこれらのワンホット エンコードされたベクトルを処理できtotal recordsます。

カラム トランスフォーマー内に SMOTENC を実装しようとしています。しかし、私はエラーが発生しています。コードとエラーを以下に示します。

これを実行しているときに、エラーが発生します: unpack するのに十分な値がありません (期待される 3、取得 2)。より正確に

上記のエラーを解決するにはどうすればよいですか?