と呼ばれるデータフレームがdf1あり、machine learning分析に使用されます。
ターゲット変数（Attrition）に基づいて、データフレームdf1のYES：NOの比率は60:40になります。
df1はい/いいえのターゲット変数が50:50になるように、から新しいデータフレームを再作成する必要があります。
私の課題は、新しいデータフレームでAttrition= NO（つまり、の40％df1）のレコードの全数を保持し、RでAttrition= YESのレコードから残りの50％をランダムに抽出することですdf1。
新しいデータフレームが呼び出されると仮定するとdf2、どうすればこれを行うことができますか？
最初の60:40は不均衡ではありません。
ただし、caretパッケージの関数を使用できます。
library(caret)
set.seed(123)
# this downsamples the majority class
df2 <- downSample(x = df1[, -which(colnames(df1)=="Attrition")],
y = df1$Attrition)
#this upsamples the minority class
df2 <- upSample(x = df1[, -which(colnames(df1)=="Attrition")], # supposing that Attrition is the last column in df1
y = df1$Attrition)
詳細については、こちらをご覧ください。
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