探索性数据分析(EDA)是一种系统地分析、可视化和总结数据集的过程,以获取洞察并更好地理解数据中潜在的模式和趋势。 EDA是任何数据分析项目中的重要步骤,因为它有助于识别数据中的潜在问题和偏见。EDA有助于为建模和进一步分析奠定基础。 总体而言,EDA的目标是更深入地了解数据,并识别进一步分析的潜在兴趣领域。 在EDA中常
EDA是一种用于增强文本分类数据的方法,其全称为“Easy Data Augmentation”,即“易于数据增强”。其核心思想是在原始数据的基础上,生成一些新的样本,以增加数据的多样性。 EDA方法包括以下四个步骤: 1.同义词替换(Synonym Replacement):对于一句话中的每个单词进行同义词替换,以扩展句子的语义空间。 2.随机插入(Rando...
在探索性数据分析(EDA)中,常用的数据处理方法主要包括以下内容,目的是理解数据分布、发现异常、清洗数据并为后续建模做准备: 1. 数据清洗 重复值处理:删除完全重复的行(df.drop_duplicates())。 缺失值处理: 删除缺失值(df.dropna())。 填充缺失值:用均值、中位数、众数填充,或插值法(如时间序列的线性插值)。
分组:使用groupby等函数对数据进行分组。 聚合:计算每个组的统计量,如总和、平均值、最大值等。 数据重采样 数据重采样涉及调整数据的时间频率或聚合级别: 时间序列重采样:调整时间序列数据的频率,如从日数据到月数据。 重采样方法:包括求和、平均、最大值等。 数据可视化 数据可视化是EDA中不可或缺的一部分,它帮...
这篇论文中作者提出所谓的简单数据增强(Easy Data Augmentation, EDA),包括了四种方法:「同义词替换、随机插入、随机交换、随机删除」。作者使用了CNN和RNN分别在五种不同的文本分类任务中做了实验,实验表明,EDA提升了分类效果。作者也表示,平均情况下,仅使用50%的原始数据,再使用EDA进行数据增强,能取得和使用所有数...
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)主要的工作是:对数据进行清洗,对数据进行描述(描述统计量,图表),查看数据的分布,比较数据之间的关系,培养对数据的直觉,对数据进行总结等。 探索性数据分析(EDA)与传统统计分析(Classical Analysis)的区别: 传统的统计分析方法通常是先假设样本服从某种分布,然后把数据套入...
作者在五个文本分类数据集 (SST-2, CR, SUBJ, TREC, PC) 上进行实验。使用不同分类模型，分别对比使用 EDA 和不使用 EDA 时在五个数据集上的平均准确率。如下图所示。总的来说使用 EDA 可以提升模型的性能，如果用的数据集越小提升的越明显。验证四种增强方法的效果，如下图所示，横坐标是 α 的大小，即...
由EDA结果可知,传统的数据增广方法有一定的效果,但主要针对小数据量,对于渴求大量训练数据的深度学习模型,传统的方法效果始终有限。而Unsupervised Data Augmentation(UDA)无监督数据扩增方法的提出,为大量数据缺失打开了一扇大门。 MixMatch 算法除了使用普通的数据增广,还有一个秘诀是 Mixup 增广术。而 UDA 的成功,得益...
首先，我尝试解决了不同EDA工具间数据的转换问题。尽管主流foundry会提供两套PDK以支持不同工具，但各家工具仍存在一些封闭内容，这给数据转换带来了挑战。为了解决这个问题，我深入研究了如何利用foundry提供的IPDK来解决这一问题，并取得了一些进展。针对封闭内容带来的挑战，IPDK提供了一种方法，使不同工具间的兼容...