<div dir="ltr"><div><div><div><div>Hi All,<br></div>Not sure if questions regarding the contributory packages are answered here. Just trying my luck. <br><br>I am have a seriously imbalanced classification problem. I am trying to use SMOTE+ENN oversampling and undersampling method to oversample my minority class and oversample my majority class. <br><br>========<br><br><span style="font-family:monospace,monospace">from sklearn.datasets import make_classification<br>from imblearn.combine import SMOTEENN<br><br>sm = SMOTEENN()<br>X, y = make_classification(n_classes=<wbr>2, class_sep=2, weights=[0.2, 0.8], n_informative=1, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=3, n_clusters_per_class=1, n_samples=50, random_state=10)<br>X_df = pd.DataFrame(X)<br>X_resampled, y_resampled = sm.fit_sample(X_df, y)<br></span><br><span style="font-family:monospace,monospace">=========<br><br></span></div>I understand that SMOTE returns a resampled data matrix <span style="font-family:monospace,monospace">i.e. X_resampled. </span>I was wondering if there is a direct way to retrieve the indexes of the original data observations ?<br><br></div>Thanks in advance.<br><br></div><div>Best Regards and Seasons Greetings.,<br></div>Mamun<br></div>