SMOTEBoost：'int' 对象没有属性 'flatten'

问题描述

我正在尝试使用 SMOTEBoost 解决 multi-minority,multi-class 问题对 'all but majority' 进行过采样，以使所有类贡献相等的比例。

我找到了 SMOTEBoost 实现 here

所以我是这样进行的：

生成假的不平衡、3 类多少数数据集：-

X,y = make_classification(n_samples=1000,n_classes=3,n_informative=6,weights=[.1,.15,.75])
xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(X,y,test_size=.2,random_state=123)
     
from collections import Counter
Counter(ytrain)
Counter({0: 83,1: 127,2: 590})

生成SMOTEBoost模型：-

from maatpy.classifiers import SMOTEBoost
model = SMOTEBoost()
model.fit(xtrain,ytrain)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/imblearn/over_sampling/_smote.py in _make_samples(self,X,y_dtype,y_type,nn_data,nn_num,n_samples,step_size)
    106         random_state = check_random_state(self.random_state)
    107         samples_indices = random_state.randint(
--> 108             low=0,high=len(nn_num.flatten()),size=n_samples)
    109         steps = step_size * random_state.uniform(size=n_samples)
    110         rows = np.floor_divide(samples_indices,nn_num.shape[1])

AttributeError: 'int' object has no attribute 'flatten'

如何重现错误

在 Google Colab 中，克隆存储库（并 cd 到克隆的存储库中）：

!git clone https://github.com/gkapatai/MaatPy.git
cd MaatPy/

然后按照上面代码中的步骤进行操作。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

imblearn python smote smoteboost