API参考# 这是imbalanced-learn工具箱的完整API文档。 欠采样方法 原型生成 ClusterCentroids 原型选择 CondensedNearestNeighbour EditedNearestNeighbours RepeatedEditedNearestNeighbours AllKNN InstanceHardnessThreshold NearMiss NeighbourhoodCleaningRule OneSidedSelection RandomUnderSampler TomekLinks 过采样方法 基本过采样 RandomOverSampler SMOTE算法 SMOTE SMOTENC SMOTEN ADASYN BorderlineSMOTE KMeansSMOTE SVMSMOTE 过采样和欠采样方法的组合 SMOTEENN SMOTEENN 使用 imblearn.combine.SMOTEENN 的示例 SMOTETomek SMOTETomek 使用 imblearn.combine.SMOTETomek 的示例 集成方法 Boosting algorithms EasyEnsembleClassifier RUSBoostClassifier Bagging算法 BalancedBaggingClassifier BalancedRandomForestClassifier Keras的批量生成器 BalancedBatchGenerator BalancedBatchGenerator 使用 imblearn.keras.BalancedBatchGenerator 的示例 balanced_batch_generator balanced_batch_generator TensorFlow的批量生成器 balanced_batch_generator balanced_batch_generator Miscellaneous FunctionSampler FunctionSampler 使用 imblearn.FunctionSampler 的示例 Pipeline Pipeline Pipeline 使用 imblearn.pipeline.Pipeline 的示例 make_pipeline make_pipeline 使用 imblearn.pipeline.make_pipeline 的示例 Metrics 分类指标 classification_report_imbalanced sensitivity_specificity_support sensitivity_score specificity_score geometric_mean_score macro_averaged_mean_absolute_error make_index_balanced_accuracy Pairwise metrics ValueDifferenceMetric Datasets make_imbalance make_imbalance 使用 imblearn.datasets.make_imbalance 的示例 fetch_datasets fetch_datasets 使用 imblearn.datasets.fetch_datasets 的示例 Utilities 采样器中使用的验证检查 parametrize_with_checks check_neighbors_object check_sampling_strategy check_target_type 测试您自己的采样器的兼容性 parametrize_with_checks