機器學習中的 上采樣 下采樣 過采樣 欠采樣
1. 過采樣和欠采樣 這是兩種解決分類訓練過程中數據量不平衡的采樣方法 拿二分類舉例，期望陽性樣本數量：陰性樣本數量 = 1：1，但實際上陽性樣本數量：陰性樣本數量 = 1000：100 過采樣 將100數據復制10份，達到兩個樣本數量之比為1000：1000 欠采樣 將1000數據 ...
原文：機器學習入門-數據過采樣（上采樣）1. SMOTE
from imblearn.over sampling import SMOTE 導入 overstamp SMOTE random state 對訓練集的數據進行上采樣，測試集的數據不需要SMOTE train x, SMOTE train y overstamp.fit sample train x, train y 由於數據分布的不均衡，因此對數據進行上采樣，上采樣的數據指的是將少數的樣本擴 ...
2019-01-15 13:01 0 637 推薦指數：
相關推薦
機器學習 —— 類不平衡問題與SMOTE過采樣算法
是不好的 幾種解決方案 SMOTE過采樣算法 進一步閱讀 什么 ...
機器學習常見的采樣方法
Index 數據采樣的原因 常見的采樣算法 失衡樣本的采樣 0 2 數據采樣的原因 其實我們在訓練模型的過程，都會經常進行數據采樣，為了就是讓我們的模型可以更好的去學習數據的特征，從而讓效果更佳。但這是比較淺層的理解，更本質上，數據采樣就是對隨機現象的模擬，根據給定的概率分布從而模擬一個 ...
機器學習九 機器學習中常用的采樣方法
采樣方法 目錄 采樣方法 Inverse CDF 接受-拒絕采樣(Acceptance-Rejection Sampling) 蒙特卡洛方法 重要性采樣： MCMC(Markov Chain Monte ...
過采樣算法之SMOTE
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少數類過采樣技術．它是基於隨機過采樣算法的一種改進方案，由於隨機過采樣采取簡單復制樣本的策略來增加少數類樣本，這樣容易產生模型過擬合的問題，即使得模型學習到的信息過於特別(Specific ...
從重采樣到數據合成：如何處理機器學習中的不平衡分類問題？
從重采樣到數據合成：如何處理機器學習中的不平衡分類問題？ 轉載自【機器之心】http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者為來自 KPMG 的數據分析顧問 Upasana Mukherjee 如果你研究過一點機器學習和數據科學，你肯定遇到過不平衡的類分布 ...
豬豬的機器學習（十六）采樣和變分
采樣和變分 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第十六次課在線筆記。當我們已知模型的存在，想知道參數的時候我們就可以通過采樣的方式來獲得一定數量的樣本，從而學習到這個系統的參數。變分則是在采樣的基礎上的一次提升，采用相鄰結點的期望。這使得變分 ...
機器學習 —— 概率圖模型（推理：采樣算法）
基於采樣的推理算法利用的思想是 概率 = 大樣本下頻率。故在獲得圖模型以及CPD的基礎上，通過設計采樣算法模擬事件發生過程，即可獲得一系列事件（聯合概率質量函數）的頻率，從而達到inference的目的。 1、采樣的做法 使用采樣算法對概率圖模型進行隨機變量推理的前提是已經獲得CPD ...