Я хочу использовать функцию RandomOverSampler из модуля imbalanced-learn для выполнения передискретизации данных с более чем двумя классами. Ниже приведен мой код с 3 классами:
import numpy as np
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
data = np.random.randn(30,5)
label = np.random.randint(3, size=30)
ros = RandomOverSampler(random_state=3)
data_res, label_res = ada.fit_sample(data, label)
После запуска он возвращает это предупреждение:
UserWarning: целевой тип должен быть двоичным. warnings.warn ('Целевой тип должен быть двоичным.')
Но в документации говорится:
Примечания
Поддерживает передискретизацию нескольких классов.
Мне что-то не хватает, чтобы использовать его для многоклассового случая? Если это только для двоичного класса, существует ли какая-либо другая библиотека или модуль, поддерживающий многоклассовую передискретизацию?
