类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种,分别是1.欠采样, 2.过采样, 3.阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%,且数据量足够大,所以我采用了欠采样: 欠采样,即去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习,基本的算法如下: def undersampling(train, desired_apriori): # Get the indices per target value idx_0 = train[tra

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

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

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线 完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值

前言: 最近小匹夫参与的游戏项目到了需要读取数据的阶段了,那么觉得自己业余时间也该实践下数据相关的内容.那么从哪入手呢?因为用的是Unity3d的游戏引擎,思来想去就选择了C#读取XML文件这个小功能.网上的例子倒也不少,但总是觉得缺点什么.比如读取xml文件之后该如何处理?看到的文章基本上都是手动创建一个目标类的实例,然后手动从读取的XML文件的内容中给刚才创建的目标类实例相关字段赋值.缺点什么呢?对嘞,感觉上不够简单和智能. 正所谓驱动科技发展的原因就是懒,为了使我们的小工具能够傻瓜到只需要

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4255624.html 第四章      类和接口 13.      使类和成员的可访问性最小化 要区别设计良好的模块与设计不好的模块,最后重要的因素在于,这个模块对于外部的其他模块而言,是否隐藏

联合存储实现方式及底层原理解析 作者:wangzz 原文地址:http://blog.csdn.net/wzzvictory_tjsd/article/details/9347981 转载请注明出处 如果觉得文章对你有所帮助,请通过留言或关注微信公众帐号wangzzstrive来支持我,谢谢! 动态语言的最大好处,就是灵活性,对于Objective-C来说,能在运行时动态地为类增加方法和实例变量是很多其它语言羡慕不已的能力.现在说说为类增加实例变量用到的技术:联合存储. 一.联合存储的实现方式

推荐一篇英文的博客: 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 1.不平衡数据集带来的影响 一个不平衡的两类数据集,使用准确率(accuracy)作为模型评价指标,最后得到的准确率很高,感觉结果很棒大功告成了,但再看看混淆矩阵(confusion matrix)或者少数类(样本数量少的这一类)的召回率(recall),你的心可能就拔凉拔凉的.你可能会发现少数类的样本几乎完全分错,即模型将样本基本

1,接口类和抽象类知识背景:一开始在程序界是没有这些概念的,后来就流行了一种语言叫做JAVA,JAVA是一种典型的纯面向对象的语言,JAVA写的程序都是非常适用于更庞大的项目,很多程序员就总结出了一些设计程序的方式,比如说,这一个程序要实现的是哪一类的问题,给这些问题归类,实现A问题用一种思路,实现B问题用另外一种思路,于是就出现了设计模式,所以设计模式一开始最早的时候是源自于JAVA,后来过了一段时间,这个设计模式在整个程序界火了起来,他很经典,总结了很多经典的问题,后来出了一本书,小黑皮的,

第13条: 使类和成员的可访问性最小化 良好的模块设计能隐藏其内部数据和其他实现细节,模块之间只通过它们的API进行通信.java语言提供了许多机制来协助隐藏信息.访问控制机制决定了类.接口和成员的可访问性,实体的可访问性是由该实体申明所在的位置,以及该实体申明中所出现的访问修饰符共同决定.正确使用修饰符对于实现信息隐藏非常关键. 1.尽可能使每个类或成员不被外界访问.对于成员有四种可能的访问级别. a.私有的--只有在申明该成员的顶层类内部才可以访问这个成员. b.包级私有--申明该成员的包内

处理不平衡的数据集的时候,可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率,具体方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None) class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练

一. 接口类 java:面向对象编程 设计模式 -- 接口类 接口类:python原生不支持 抽象类:python 原生支持的 from abc import abstractclassmethod,ABCMeta class Payment(metaclass= ABCMeta): # 元类,默认元类:type @abstractclassmethod def pay(self, money): raise NotImplemented # 没有实现这个方法 # Payment 规范:接口类/

优点: 1.方便. Date 只能是日期加时间的格式,而 LocalDate .LocalTime.LocalDateTime 分别代表日期,时间,日期+时间,非常灵活.再就是后者在日期计算及格式化方面非常简单易用,而Date要繁琐很多. 2.线程安全. 传统时间类不支持多线程安全. 缺点<目前发现的坑>: 1.在比较日期相隔天数时,不要使用Period.between()方法,这个只是当月相隔天数.其实就是:a月b日  -  c月d日  =   (b-d)日 LocalDateTime: 他

//  File 类(静态类)   File 的缺点:只能用来读小文件 (它是一下子全都读进去) //创建一个文件 // File.Create(@"C:\Users\wbrm\Desktop\wbrm.txt"); //创建文件 //Console.WriteLine("创建成功"); //Console.ReadKey(); 删除一个文件 彻底删除 //删除一个文件 彻底删除 // File.Delete(@"C:\Users\wbrm\Desktop

public class Test { public static void main(String[] args) { // Parcell11.test(); // ClassInterface.Test.test(); TestBed.Tester.test(); } } /* 嵌套类和普通的内部类还有一个区别.普通的内部类的字段和方法,只能放在类的外部 层次上,所以普通的内部类不能有static数据和static字段,也不能包含嵌套类.但 是嵌套类可以包含这些东西 */ interfac

之前一次公司培训的时候,将它记录下来,https://www.cnblogs.com/AlvinLee/p/10180536.html这个博客上面比较全面. 1.扩展方法 扩展方法是一种特殊的静态方法,可以像该类的实例方法一样使用,能够在不添加新的派生类,重新编译的情况下,向现有类添加功能 注意事项: a.必须定义在非泛型静态类中 b.必须是public的静态方法,并且第一个方法必须使用this关键字修饰 c.使用using关键字显示导入扩展方法命名空间后才能使用 d.实例方法优先于扩展方法执行

类的基本思想是数据抽象和封装 数据分离抽象是一种依赖于接口和实现分离的编程/设计技术.接口包括用户能执行的操作,实现包括类的数据成员.接口实现的函数体.定义类所需的各种私有函数 封装实现了类的接口和实现的分离,封装后的类隐藏了它的实现细节.用户只能使用接口而无法访问实现部分 类要实现数据抽象和封装,需定义一个抽象数据类型,由类的设计者考虑类的实现,使用类的程序员只需知道类做了什么,不需了解工作细节 7.1 定义抽象数据类型 7.1.2 定义改进的Sales_data类 成员函数的声明必须在类的内

相信对于继承和多态的概念性我就不在怎么解释啦!不管你是.Net还是Java面向对象编程都是比不缺少一堂课~~Net如此Java亦也有同样的思想成分包含其中. 继承,多态,封装是Java面向对象的3大特征. 继承 如果用.Net写一个A类继承B类的话,写法会是大致如下: Public Class A : B{ ....... } Java的话却要通过extends关键字在声明类的时候指定其父类(基类),所以上面的.Net写法要转换成Java的话应该是下面的样子: Public clas A ext

让我们从头说起,首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域中常用的recall和precision,等等.其实,度量反应了人们对” 好”的分类结果的追求,同一时期的不同的度量反映了人们对什么是”好”这个最根本问题的不同认识,而不同时期流行的度量则反映了人们认识事物的深度的变 化.近年来,随着machine learning的相关技术从实验室走向实际应用,一些实际的

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr

语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程.这与分类形成鲜明对比,其中单个标签被分配给整个图片.语义分段将同一类的多个对象视为单个实体.另一方面,实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象(或实例).通常,实例分割比语义分割更难. 语义和实例分割之间的比较.(来源) 本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法.此外,还讨论了流行的损失函数选择和应用. 经典方法 在深度学习时代开始之前,使用了大量的图像处理技术将图像分割成感兴趣的区域.下面列出了一些常用的方法. 灰度分割 最简单