imblearn.ensemble下面的 BalanceCascade 为什么没有对应的分类器对象呢？

Question

imblearn.ensemble下面的 imblearn.ensemble.EasyEnsemble 有一个对应的分类器叫 imblearn.ensemble.EasyEnsembleClassifier ，
但imblearn.ensemble下面的 BalanceCascade 却没有对应的“Classifier”，那如何基于 BalanceCascade 得到的n个数据子集来构建分类器呢？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

在 imblearn 中，"EasyEnsemble" 是一个集成学习框架，它包含了多个不同类型的模型。其中，"EasyEnsembleClassifier" 是一个用于训练和预测的任务。然而，"BalanceCascade" 不是一个完整的集成学习框架，它只是一个算法或者方法，而不是一个具体的分类器。

如果你想要使用 "BalanceCascade" 来构建一个分类器，你需要自己实现一个分类器，并将其与 "BalanceCascade" 结合使用。这通常涉及到对 "BalanceCascade" 的一些调整或修改，以便将结果转换为一个分类器。但是，由于 "BalanceCascade" 是一个算法，你可能需要了解它的内部工作原理以及如何将其应用于分类任务。

以下是一个简单的例子，展示如何将 "BalanceCascade" 与 "sklearn.ensemble.RandomForestClassifier" 相结合：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from imblearn.over_sampling import SMOTE
import numpy as np

# 加载数据集
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用平衡cascade进行数据增强
oversample = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = oversample.fit_resample(X_train, y_train)

# 创建一个新的随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2,
                             min_samples_leaf=1, bootstrap=True, oob_score=False,
                             n_jobs=-1, random_state=42)

# 训练新的随机森林分类器
clf.fit(X_resampled, y_resampled)

# 对测试集进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

在这个例子中，我们首先加载了 iris 数据集并将其划分为训练集和测试集。然后，我们使用平衡cascade进行了数据增强，并创建了一个新的随机森林分类器。最后，我们将新分类器应用于测试集，并计算了其准确率。