如何修复Python中的“OverSampling”错误

Question

我正试图建立一个多等级、多标签的模型，根据情节对电影类型进行分类。有24种不同的电影类型，这是按类型分列的电影数量：

    genre   number_of_movies

    Drama       3965
    Comedy      3046
    Thriller    2024
    Romance     1892
    Crime       1447
    Action      1303
    Adventure   1024
    Horror      954
    Mystery     759
    Sci-Fi      723
    Fantasy     707
    Family      682
    Documentary 419
    Biography   373
    War         348
    Music       341
    History     273
    Musical     271
    Sport       261
    Animation   260
    Western     237
    Film-Noir   168
    Short       92
    News        7

我正在使用CountVectorizer()创建特性，如下所述：

vect = CountVectorizer(max_features=4412, stop_words='english', ngram_range=(1, 3), binary=True)
X = vect.fit_transform(df['plot'])
X.shape

输出：

(7895, 4412)

和MultiLabelBinarizer()用于创建y_genres：

le = MultiLabelBinarizer()
y_genres = le.fit_transform(dataTraining['genres'])
y_genres.shape

输出：

(7895, 24)

其目标是重采样除多数类之外的所有类，使用RandomOverSampler并从imblearn.over_sampling中删除。然而，在使用：

• RandomOverSampler:它正在删除两个类，从24个到22个。

ros = RandomOverSampler(random_state=42)
    X_resampled, Y_resampled = ros.fit_sample(X, y_genres)

Y_resampled.shape

输出：

(52690, 22)

• SMOTE:正在向我显示以下错误

sm = SMOTE(random_state=42)
    X_resampled, Y_resampled = sm.fit_sample(X, y_genres)

错误：

Expected n_neighbors <= n_samples,  but n_samples = 2, n_neighbors = 6

我应该做些什么来解决前面描述的两个问题？

Answer 1

sm.fit_resample可能是救援人员。