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imblearn（全称 imbalanced-learn）是一个用于 处理类别不平衡数据集 的 Python 库，通常用于分类问题，其中某些类别的样本数远远少于其他类别（如欺诈检测、医疗诊断等）。

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1. 安装 imblearn

如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install imbalanced-learn

imblearn 依赖 scikit-learn，确保已安装：

pip install scikit-learn

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2. 主要功能

a. 过采样（Oversampling）

过采样用于 增加少数类样本，常见方法包括：

• RandomOverSampler（随机过采样）
• SMOTE（合成少数类过采样，Synthetic Minority Over-sampling Technique）
• ADASYN（自适应合成过采样）

示例：使用 SMOTE 进行过采样

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from collections import Counter
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成不平衡数据集
X, y = make_classification(n_classes=2, weights=[0.9, 0.1