用smote来平衡数据，在划分训练集和验证集之后用的话，模型的结果不好，我看有的论文也在划分之前用了，请问是否可行？

Question

因为在划分数据集之后对训练集用smote的话，在验证集里的效果不好，我想讲smote放到分组之前，因为阳性率很低（1比9），不知道这种做法是否可行？

Answer 1

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将SMOTE应用于整个训练集而不是划分数据集后的训练集是一种常见的做法，特别是在类别不平衡的情况下。在这种情况下，您可以在数据分组之前应用SMOTE，以增加少数类样本的数量，从而平衡数据集。 下面是一个简单的示例代码，展示如何在分组之前应用SMOTE：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
# 假设X和y是您的特征和标签数据
# 初始化SMOTE模型
smote = SMOTE(random_state=42)
# 在数据分组之前应用SMOTE
X_smote, y_smote = smote.fit_resample(X, y)
# 分组数据集等步骤
# 接下来，您可以将新的X_smote和y_smote用于模型训练

在实际应用中，您可以根据您的数据集和预测结果来调整SMOTE参数以及其他步骤。希望这可以帮助您解决问题。如果您有任何进一步的问题，请随时告诉我。