python resample python resample函数 from sklearn.utils import resample df_majority = df[df.balance==0] df_minority = df[df.balance==1] #Upsample minority class df_minority_upsampled = resample(df_minority, replace=True, # sample with replacement n_samples=576, # to match majority class ran...
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y) 1. 2. 3. 针对不同的上采样算法,修改RandomOverSampler和参数即可。 方法和原理介绍 1. Naive random over-sampling : random sampling with replacement. 随机对欠表达样本进行采样,该算法允许对heterogeneous data(异构数据)进行采样(例如含有一些字符串)。
from imblearn.under_sampling import ClusterCentroidscc=ClusterCentroids(random_state=42)X_res,y_res=cc.fit_resample(X_train, y)X_res.groupby(['label']).size()# label# 0 2757# 1 2757 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. im-balance提供的欠采样的方法如下: Random majority under-sampling with repl...
X_res, y_res = cc.fit_resample(X_train, y) X_res.groupby(['label']).size() # label # 0 2757 # 1 2757 im-balance提供的欠采样的方法如下: Random majority under-sampling with replacement Extraction of majority-minority Tomek links Under-sampling with...
``` ### 100. Compute bootstrapped 95% confidence intervals for the mean of a 1D array X (i.e., resample the elements of an array with replacement N times, compute the mean of each sample, and then compute percentiles over the means). (★★★) `hint...
有了 Python 3.5 中的async with等新功能,你会想要升级来尝试一下。 这一章将向你展示如何正确设置环境,创建一个新的隔离环境,并确保在不同的机器上运行相同代码时获得类似的结果。大多数 Python 程序员已经在使用virtualenv创建虚拟 Python 环境,但在 Python 3.3 中引入的venv命令是一个非常好的替代方案。它本质...
注意每次销售的日期和时间是 DataFrame 的索引;这是因为resample需要索引是类似日期时间的值。 使用resample,我们可以按照各种时间段(偏移)对行进行分组,然后可以在每个时间组上计算统计信息: # Group by two weeks, calculate mean dataframe.resample('2W').mean() Sale_Amount 2017-06-11 5.001331 2017-06-25...
import pandas as pd ts.resample('W').mean() 2024-01-07 3.0 Freq: W-SUN, dtype: float64 其中,'W'表示按周进行重采样,mean()表示计算每周的平均值。 时间序列的滚动计算:计算滚动平均值: import pandas as pd ts.rolling(window=3).mean() 2024-01-01 NaN 2024-01-02 NaN 2024-01-03 2.0...
combinations_with_replacement(p, r)#从序列p中取出r个元素组成全组合,允许重复# 简单统计函数 pandas describe#描述性统计 count#非空观测数量 sum#所有值之和 mean#平均值 median#中位数 mode#值的模值 std#标准差 var#方差 min#所有值中的最小值 ...
7. Create a vector with values ranging from 10 to 49 8. Reverse a vector (first element becomes last) 9. Create a 3x3 matrix with values ranging from 0 to 8 10. Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0] 11. Create a 3x3 identity matrix ...