原文:Python 对不均衡数据进行Over sample(重抽样)

需要重采样的数据文件 Libsvm format ,如heart scale : . : : : . : . : : : . : : . : : : . : : . : . : : : : . : : . : : .... 重采样后的数据保存文件 Libsvm format ,这里heart scale balance.txt Python code: from sklearn.datasets ...

2016-12-10 22:41 2 15056 推荐指数:

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数据抽样及样本不均衡处理

一、数据抽样 抽样的组织形式有: (1)简单随机抽样:按等概率原则直接从总体中抽取样本。该方法适用于个体分布均匀的场景。 (2)分层抽样:先对总体分组,再从每组中随机抽样。该方法适用于带有分类逻辑属性的数据。 (3)等距抽样:先将总体中的每个个体按顺序编号,计算抽样间隔,然后按照固定间隔 ...

Wed Apr 18 16:44:00 CST 2018 0 884
如何处理不均衡数据

定义 以二分类问题为例,假设我们的数据集是S,数据集中的多数类为S_maj,少数类为S_min,通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1,甚至是10000:1,这种情况下为不平衡数据,不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题:不均衡 ...

Wed Jan 08 19:48:00 CST 2020 0 672
R语言—使用函数sample进行抽样

在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词:随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x= 1:10 ...

Tue Nov 13 20:36:00 CST 2018 0 1434
Python解决数据样本类别分布不均衡问题

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大。 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于 ...

Tue Jul 09 05:42:00 CST 2019 0 2535
HDFS集群数据不均衡处理

一、概述 公司使用是自己搭建的hadoop集群,版本2.7.3,最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象,其中有一个datanode使用了65%,而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题,当然hadoop提供了解决方案,就是使用balancer,默认进行 ...

Wed Nov 28 00:01:00 CST 2018 0 2683
如何处理数据不均衡问题(分类问题)

本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法,包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一,处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始,即从探索式数据分析(Exploratory Data Analysis ...

Tue Mar 31 19:49:00 CST 2020 0 2625
处理样本不均衡数据

处理样本不均衡数据一般可以有以下方法: 1、人为将样本变为均衡数据。 上采样:重复采样样本量少的部分,以数据量多的一方的样本数量为标准,把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。 下采样:减少采样样本量多的部分,以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数 ...

Tue Jan 08 05:52:00 CST 2019 1 1557
 
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