Numpy 主动学习的分层抽样实现

我正在从事一个个人机器学习项目，在这个项目中，我试图在类极不平衡的情况下将数据分类为二进制类。我最初尝试实现所提出的方法，即利用数据集的集群结构来帮助主动学习者

然而，我正在努力实现本文中提出的算法。到目前为止，我已经写了这篇文章，但我不确定如何继续：

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
data_dist = pdist(X) # computing the distance
data_link = linkage(data_dist) # computing the linkage

数据存储在

X

中，正确的分类存储在

y

中。样本数据集：

X = np.array([[0.3,0.7],[0.5,0.5] ,[0.2,0.8], [0.1,0.9]])
y = np.array([[0], [1], [0], [1]])

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（注意，实际数据集大约大500倍）

S Dasgupta提出的主动学习分层采样现在在Python主动学习库中实现。有关源代码，请参见此

示例（来自文档）：

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嘿@JDOE你能实现这个吗？我现在被困在同一个问题上…@snazzii它现在被包括在。看见

   from libact.query_strategies import UncertaintySampling
   from libact.query_strategies.multiclass import HierarchicalSampling
   sub_qs = UncertaintySampling(
       dataset, method='sm', model=SVM(decision_function_shape='ovr'))
   qs = HierarchicalSampling(
            dataset, # Dataset object
            dataset.get_num_of_labels(),
            active_selecting=True,
            subsample_qs=sub_qs
        )