我有一个数据集，其中包含100列作为特征向量（100D特征向量），这些特征向量是由word2vec生成的，我的目标是为数据集中每一行向量分配一个分类变量。目前我的数据集总共有大约1000种不同的分类变量，总行数约为75000。数据集的问题在于它非常不平衡，除了前200个分类变量外，其余的类别样本非常少，有些类别样本少于6个。
现在我想对这些数据进行过采样，使用SMOTE来为少数类生成更多的样本。我想忽略那些样本数量少于6个的类别，因为这会导致SMOTE出现值错误。有什么方法可以在代码中处理这个问题，以便在执行SMOTE时忽略那些样本少于6个的类别吗？这样做是否能解决我目前面临的错误？
供参考的代码和错误信息如下：
dataset = pd.read_csv(r'C:\vectors.csv')X = dataset.iloc[:, 3:103]y = dataset.iloc[:, 0]from imblearn.over_sampling import SMOTEsmote = SMOTE(k_neighbors = 1) smote_Xtrain, smote_y_train = smote.fit_sample(X, y) 我目前收到的错误是 ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 1, n_neighbors = 2，尽管我已经设置了k_neighbors = 1
任何帮助都将不胜感激
回答：
你可以使用以下命令查看每个类的唯一条目并计数：df['VARIABLE'].value_counts(dropna=False)（如果不想显示NaN，请将dropna设为True）。
然后，你可以自己创建一个算法，设置一个阈值，自动移除那些出现次数少于阈值的类别，或者将它们归入一个新的“大类”比如“其他”。
