imbalanced-learn是一个Python库，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。 这个库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。Imbalanced-learn支持欠采样、过采样、结合欠采样和过采样的方法，以及一些集成学习方法。此外，它还提供了多种方法来进行欠采样和过采样，包括使用Tomek Links进行欠采样等。这个库是scikit-learn的扩展，与scikit learn兼容，是scikit-learn-contrib项目的一部分，使得它在处理不平衡数据集时非常有用
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标签：采样,方法,scikit,learn,imbalanced,安装 From： https://www.cnblogs.com/holly8/p/18328745