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필자는 200 점과 50 점으로 된 두 가지 데이터 집합으로 분류 문제가 있습니다. 이 40 개의 데이터 포인트 중 테스트 세트로 사용됩니다. 나는 5 명의 가장 가까운 이웃을 고려한 분류 자로서 kNN을 선택했다.분류 중에 훈련 데이터를 n 번 복사하는 방법은 무엇입니까?
n_neighbors = 5
std = 5
# generate data
X0, y0 = make_blobs(n_samples=200, centers=2, n_features=2, cluster_std = std, random_state=42)
h = .1 # step size in the mesh
X1, y1 = make_blobs(n_samples=50, centers=2, n_features=2, cluster_std = std, random_state=42)
# split into training and test set
X0_train, X0_test, y0_train, y0_test = train_test_split(X0, y0, test_size=0.2, random_state=42)
X1_train, X1_test, y1_train, y1_test = train_test_split(X1, y1, test_size=0.2, random_state=42)
I 클래스 1을위한 훈련 데이터가 16 배, 같은 클래스 1은 0
가 어떻게이 복사 할 수 있습니다 클래스와 같은 교육 크기가 복사되는 방식으로 데이터를 풍부하게해야 훈련 데이터 16 번? 나는 단서를 가지고 있지 않다. 정확하게 여기에서 복사가 의미하는 바가있다.
누구나 같은 줄을 설명 할 수 있습니까?