数据SMOTE过采样

过采样算法之SMOTE

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如

[转]类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如

spark实现smote近邻采样

一.smote相关理论 (1). SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良.普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本. SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique,译为“人工少数类过采样法”. SMOTE没有直接对少数类进行重采样,而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本. 为了叙述方便,就假设阳性为少数类,阴性为多数类合成新少数类的阳性样本的算法如下: 选定一个阳性样本ss 找到ss最近的kk个样本,

机器学习入门-数据过采样（上采样）1. SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTE # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样

详解APM数据采样与端到端

高驰涛云智慧首席架构师据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

机器学习入门-数据下采样 np.random_choice

1. np.random_choice(array, len) 进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 # 2 进行数据的下采样 negtive_len = len(data[data.Class==1]) negtive_index = data[data.Class==1].index # 获得正常样本的数据便签

欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa

PayPal高级工程总监：读完这100篇论文就能成大数据高手（附论文下载）

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文就能成大数据高手作者白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

PayPal 高级工程总监：读完这 100 篇文献，就能成大数据高手

原文地址开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

Hi3518EV200平台ADC多通道采样

Hi3518EV200平台ADC多通道采样流程 Hi3518EV200 ADC 本文针对Hi3518EV200平台处理器,通过ADC单次采样方式,实现对多通道(1~4通道)ADC进行采样控制.本文仅仅是对Hi3518EV200芯片ADC的用法的介绍,不涉及ADC具体的工作原理.转换原理等细节内容.废话不多说,直入正题! Hi3518EV200芯片ADC模块简介: 特性: 电源电压:3.3V 扫描频率不能高于200K/s 独立通道:4路特点: 支持单次启动,每次扫描一个通道,不滤毛刺,提供中断以

Spark性能调优之解决数据倾斜

Spark性能调优之解决数据倾斜数据倾斜七种解决方案 shuffle的过程最容易引起数据倾斜 1.使用Hive ETL预处理数据 • 方案适用场景:如果导致数据倾斜的是Hive表.如果该Hive表中的数据本身很不均匀(比如某个 key对应了100万数据,其他key才对应了10条数据),而且业务场景需要频繁使用Spark对Hive表执行某个分析操作,那么比较适合使用这种技术方案. • 方案实现思路:此时可以评估一下,是否可以通过Hive来进行数据预处理(即通过Hive ETL预先对

随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling实现高斯分布参数推断

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置参考: PyTorch documentation PyTorch 码源本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

Python TVTK 标量数据可视化与矢量数据可视化，空间轮廓线可视化

Python数据可视化分为标量可视化,矢量可视化,轮廓线可视化标量又称无向量,只有大小没有方向,运算遵循代数运算法则比如质量,密度,温度,体积,时间矢量又称向量,它是由大小,方向共同确定的量,运算时遵循几何运算法则,如速度,加速度,力,磁场强度,电场强度等 #实例1标量数据可视化'''使用等值面对标量场进行可视化(体绘制[三维空间数据场]常用手段)等值面:标量场中标量值相等的曲面,类似地图中的等高线 tvtk.ContourFilter等值面过滤器,用来获得等值面, 它是由vtkObjec

HTML5操作麦克风获取音频数据（WAV）的一些基础技能

基于HTML5的新特性,操作其实思路很简单. 首先通过navigator获取设备,然后通过设备监听语音数据,进行原始数据采集. 相关的案例比较多,最典型的就是链接:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Audio_API 第一部分: 代码案例下面,我这里是基于一个Github上的例子,做了些许调整,为了自己的项目做准备的.这里,重点不是说如何通过H5获取Audio数据,重点是说这个过程中涉及的坑或者技术元素知识.直接上代码!

Spark大数据针对性问题。

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4]) np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是