我有一个奇怪的问题，我有一个包含4个聚类的模型，数据按以下比例不平衡：75％，15％，7％和3％。我将其分成火车并以80/20的比例进行测试，然后与5个邻居一起训练KNN，这给我带来了1的实时性。
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=42) train_index, test_index = next(sss.split(X, y)) x_train, y_train = X[train_index], y[train_index] x_test, y_test = X[test_index], y[test_index] KNN_final = KNeighborsClassifier() KNN_final.fit(x_train, y_train) y_pred = KNN_final.predict(x_test) print('Avg. accuracy for all classes:', metrics.accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Classification report: \n',metrics.classification_report(y_test, y_pred, digits=2)) Avg. accuracy for all classes: 1.0 Classification report: precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 140 1 1.00 1.00 1.00 60 2 1.00 1.00 1.00 300 3 1.00 1.00 1.00 1500 accuracy 1.00 2000 macro avg 1.00 1.00 1.00 2000 weighted avg 1.00 1.00 1.00 2000尽管看起来很奇怪，但我继续研究，获取新数据并尝试根据此模型对其进行分类，但是它始终找不到百分比较小的类别，但始终将其分类为第二低的类别。因此，我尝试使用带有SMOTEENN算法的不平衡学习库来平衡数据：
Original dataset shape Counter({3: 7500, 2: 1500, 0: 700, 1: 300}) sme = SMOTEENN(sampling_strategy='all', random_state=42) X_res, y_res = sme.fit_resample(X, y) print('Resampled dataset shape %s' % Counter(y_res)) Resampled dataset shape Counter({0: 7500, 1: 7500, 2: 7500, 3: 7500})然后，我做同样的事情，将其分成训练并以80/20的相同比例进行测试，并训练一个具有5个邻居的新KNN分类器。但是分类报告现在似乎更加糟糕：
Avg. accuracy for all classes: 1.0 Classification report: precision recall f1-score support 0 1.00 1.00 1.00 1500 1 1.00 1.00 1.00 500 accuracy 1.00 2000 macro avg 1.00 1.00 1.00 2000 weighted avg 1.00 1.00 1.00 2000我看不到我做错了什么，在训练新的分类器之前，除了对数据进行重采样之外，除了拆分和混洗之外，我还需要做任何其他处理吗？为什么我的KNN现在看不到4个课程？
我有一个奇怪的问题，我有一个包含4个聚类的模型，数据按以下比例不平衡：75％，15％，7％和3％。我将其分成火车并以80/20的比例进行测试，然后我...
尽管全面调查需要您提供的数据，但您没有提供，但这种行为（至少部分地）与以下情况一致：