从实际数据中生成合成数据(用于回归问题)

Question

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我的数据集看起来像图片中提供的信息。这是一个回归问题，我必须预测'LOS‘(最后一栏)。我的数据集由大约2000个样本或行组成。我希望从实际数据中创建更多行(合成数据)，以改进我的模型结果。

我发现分类任务很容易，但回归案例有困难。

在python环境中的任何帮助都是非常有用的。

提前感谢

Answer 1

你可以用SMOGN

来自文档

高斯噪声(SMOGN)回归合成少数抽样技术的Python实现。采用传统插值方法，引入高斯噪声(SMOTER-GN)，进行合成少数数过采样回归(SMOTER)。

但是，在实现相同的内容之前，请将其看作是这里。