可以先将期初数据按照要求进行分类,然后使用不同的结转方法即可纠正期初数据,比如可以使用归集账户结转或者直接结转等。 执着的宝贝 追问 2023-03-23 15:20 这种情况下可以用转移准备金吗? 李老师2 解答 2023-03-23 15:20 可以使用转移准备金来处理期初数据不平衡,比如将期初数据分类准确,然后通过准备金账户之...
如果没有获取后半期的数据,从整体来看,预测就可能不会那么的精准.所以想办法获得更多的数据有可能会改善这个情况~ 二.更换评估方式: 通常情况下,我们会使用准确率(Accuracy)和误差(Cost)两种方式来判断机器学习的成果.但是在不均衡的数据面前,高的准确率和低的误差就显得没有那么有用和重要了. 所以我们就可以换个...
2. 数据不平衡处理方法 imbalanced-learn库提供了许多不平衡数据处理的方法,本文的例子都以imbalanced-learn库来实现。 pip install -U imbalanced-learn AI代码助手复制代码 https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn 本文例子的数据来自进行中的比赛山东省第二届数据应用创新创业大赛-日照分赛场-公积金...
处理不平衡数据集的方法有很多种,以下是一些常见的处理方法: 重新采样(Resampling):通过过采样(Oversampling)或者欠采样(Undersampling)来平衡数据集。过采样是增加少数类样本数量,欠采样是减少多数类样本数量。 合成少数类过采样技术(SMOTE):通过生成合成少数类样本来平衡数据集,这些合成样本是通过在少数类样本之间进行...
处理不平衡数据在PyTorch中通常有几种常用的方法: 类别权重:对于不平衡的数据集,可以使用类别权重来平衡不同类别之间的样本数量差异。在PyTorch中,可以通过设置损失函数的参数weight来指定每个类别的权重。 weights= [0.1,0.9]# 类别权重criterion= nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.Tensor(weights)) ...
针对不平衡数据的处理方法 这类处理方法其实就是大名鼎鼎的采样法,总的说来,应用这些方法都是为了把不平衡数据修正为平衡数据修正方法就是调整原始数据集的样本量,使得不同类的数据比例一致 而在诸多学者研究得出基于平衡数据的模型整体更优的结论后,这一类方法越来越受到分析师们的青睐 ...
处理不平衡数据集是一个常见的机器学习问题,其中一种常见的处理方法是使用过采样和欠采样技术。以下是一些处理不平衡数据集的方法: 过采样(Oversampling):过采样是通过增加少数类样本的复制来平衡数据集。这样可以提高少数类的样本数量,使其和多数类的样本数量相近,从而提高模型对少数类的识别能力。过采样的方法包括随...
对于正负样本极不均匀的问题，采用异常检测或者一分类问题
首先，请楼主放松心情，这并不是无法解决的事情，你焦急的心情会给你处理这件事情带来很大的阻力。其次，从帐务本身入手，检查是否科目运用正确，是否结转正确。做法为：逐笔复核会计分录，有没有记错科目的，如果没有接下来用软件提取凭证汇总表及科目余额汇总表，检验是否平衡。确认没有问题了，将你不...
首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高，另外一个是学习器应该用在与训练集有相同分布的测试集上。如果数据不平衡，那么学习器使得它的准确率最高肯定是更偏向于预测结果为比例更大的类别。比如说阳性的比例为1%，阴性的比例为99%，很...