SMOGN项目教程

1. 项目目录结构及介绍

以下是SMOGN项目的基本目录结构：

SMOGN/
├── README.md           # 项目简介
├── LICENSE             # 开源许可证文件
├── setup.py            # 项目安装脚本
├── smogn.py            # 主要功能模块（SMOTE for Regression）
├── tests/              # 测试目录
│   └── test_smogn.py    # 单元测试文件
└── examples/           # 示例数据和使用案例
    ├── data/           # 示例数据集
    │   └── housing.csv  # 一个示例房屋价格数据集
    └── usage.ipynb      # Jupyter Notebook使用示例

• README.md: 项目概述，包括简短描述、作者信息和如何获取帮助。
• LICENSE: 项目遵循的GPLv3开源许可协议。
• setup.py: 用于安装SMOGN库的Python脚本。
• smogn.py: 包含核心SMOTE回归过采样算法的代码。
• tests/: 存放测试用例，确保代码正确性。
• examples/: 示例代码，其中usage.ipynb是Jupyter Notebook形式的使用教程。

2. 项目的启动文件介绍

在SMOGN项目中，smogn.py是主要的功能模块，它包含了smoter函数，这是执行过采样的入口点。你可以直接导入并调用这个函数来应用SMOGN方法。例如：

from smogn import smoter

# 加载数据
data = pandas.read_csv("path_to_your_data.csv")
y = "your_target_column"

# 应用SMOGN
processed_data = smoter(data, y)

请注意，实际使用时应替换"path_to_your_data.csv"和"your_target_column"为你的实际数据路径和目标列名。

3. 项目的配置文件介绍

SMOGN项目本身没有特定的配置文件，它的参数调整主要通过smoter函数的输入参数完成。比如，在调用smoter时，可以传入以下参数：

• data: 输入的数据集，应为Pandas DataFrame类型。
• y: 目标响应变量的列名，字符串类型。
• k: k近邻的数量，默认为5，用于确定哪些实例是近邻。
• ratio: 欠采样和过采样的比例，默认为1，保持原始数据分布不变。
• gaussian_noise: 是否添加高斯噪声，默认为True。

例如，如果你想要减少近邻数量并禁用高斯噪声，可以这样调用：

processed_data = smoter(data, y, k=3, gaussian_noise=False)

请根据你的数据集特性和需求调整这些参数，以优化SMOGN在不平衡回归问题上的性能。