[통계] - Imbalanced learn / python

 Imbalanced learn은 클래스간 불균형이 강한 데이터 세트에 일반적으로 사용되는 sampling을 제공하는 python 패키지이다. 현재 scikit-learn과 호환이 되며, scikit-learn-contrib project에 속해있다.

 Imbalanced learn을 사용하기 위해서는 python 3.6 이상 필요하며, 다음과 같은 패키지가 필요하다.

• scipy(>=0.19.1)
• numpy(>=1.13.3)
• scikit-learn(>=0.23)
• joblib(>=0.11)
• keras 2 (optional)
• tensorflow (optional)
• matplotlib(>=2.0.0)
• pandas(>=0.22)

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Imbalanced-learn의 홈페이지나 Github를 통해 설치, 사용법에 대한 내용을 확인 할 수 있다. 

https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/index.html#

Welcome to imbalanced-learn documentation! — imbalanced-learn 0.5.0 documentation

https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/index.html#

Welcome to imbalanced-learn documentation! — imbalanced-learn 0.5.0 documentation

 

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 데이터 사이언스 스쿨에서는 Imbalanced-learn을 사용한 sampling방법과 code를 통해 많은 정보를 제공하고 있다. 

https://datascienceschool.net/view-notebook/c1a8dad913f74811ae8eef5d3bedc0c3/

Data Science School