训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法,甚至导致完全忽略少数类,容易导致模型过拟合,泛化能力差。所以,针对类别分布不均衡的数据集,一般会采取采样的方式,使得类别分布相对均衡,提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理,均是基于imbalanced-learn的实现:1、朴素随机采样随...
#Python不重复采样实现指南 ## 引言 在数据分析和机器学习领域,我们经常需要进行采样来获取代表性的数据集。然而,有时候我们需要确保每个样本或数据点只被采样一次,即不重复采样。本文将向你介绍如何使用Python实现不重复采样的过程。 ## 流程概述 下面的表格展示了实现不重复采样的整个流程: | 步骤 | 描述 | | ...
1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出 概率分布 马尔科夫链 状态转移 样本集 坐标轴 转载...
训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法,甚至导致完全忽略少数类,容易导致模型过拟合,泛化能力差。所以,针对类别分布不均衡的数据集,一般会采取采样的方式,使得类别分布相对均衡,提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理,均是基于imbalanced-learn的实现:1、朴素随机采样随...