SMOTE处理PIDD数据集后y_smote形状仅为(1000,)是否正常？

分类任务里，模型接受的标签本来就是一维数组（像(1000,)这种形状），这是完全合规的，Scikit-learn这类主流框架的分类器都能直接用这种格式的标签训练，所以你现在的y_smote形状是正常状态，没必要刻意加第二个维度。

如果因为某些特定需求（比如自定义函数、特定框架要求）必须把标签改成二维（比如(1000, 1)），可以用下面两种简单方法实现：

• 用NumPy的reshape方法：

import numpy as np
y_smote_2d = y_smote.reshape(-1, 1)

执行后y_smote_2d的形状就会变成(1000, 1)。

• 如果你的标签是Pandas Series类型，直接转成DataFrame：

import pandas as pd
y_smote_2d = pd.DataFrame(y_smote)

这样得到的结果形状也是(1000, 1)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ebuka Eluzai