参考文献 所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡.以二分类问题为例,假设正类的样本数量远大于负类的样本数量,通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据.不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息. 本文主要介绍从数据角度出发的不平衡数据集的处理方法以及对应的python库(imblearn). 1.过采样 从少数类的样本中进行随机采样来增加新的样本,对应Python库中函数为RandomOverSampler: from

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/myboyliu2007/article/details/80256681 什么是不平衡的数据集本文中所

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

MNIST数据集获取 MNIST数据集是入门机器学习/模式识别的最经典数据集之一.最早于1998年Yan Lecun在论文: Gradient-based learning applied to document recognition. 中提出.经典的LeNet-5 CNN网络也是在该论文中提出的. 数据集包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化,都是28x28大小的灰度图.每张图片中像素值大小在0-255之间,其中0是黑色背景,255是白色前景.如下图所示: MNIST共包

在学习tensorflow的mnist和cifar实例的时候,官方文档给出的讲解都是一张张图片,直观清晰,当我们看到程序下载下来的数据的时候,宝宝都惊呆了,都是二进制文件,这些二进制文件还不小,用文本编辑器打开看也看不懂,要是将数据再现为图像,多好! (1)CIFAR-10数据集介绍 ① CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类.有50000个训练图像和10000个测试图像. 数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像.测试块包含从每类随机选择的10

1 引言 刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号 本次问题页面 请到Data页面下载数据集 数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import xml.sax import io, sys paper_tags = ('article', 'inproceedings', 'proceedings', 'book', 'incollection', 'phdthesis', 'mastersthesis', 'www') sub_tags = ('publisher', 'journal', 'booktitle') ret = [] cl

. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: #Sigmoid曲线: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Sigmoid(x): re

数据分析之前首先要保证数据集的质量,missingno库提供了一个灵活易用的可视化工具来观察数据缺失情况,是基于matplotlib的,接受pandas数据源 快速开始 样例数据使用 NYPD Motor Vehicle Collisions Dataset 数据集. 运行下面命令获得数据 pip install quilt quilt install ResidentMario/missingno_data 加载数据到内存 from quilt.data.ResidentMario impor

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,decomposition def load_data(): ''' 加载用于降维的数据 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.load_iris() return iris.data,iris.target #超大规模数据集降维I

import tempfile import tensorflow as tf train_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output_test.tfrecords") # 解析一个TFRecord的方法. def parser(record): features = tf.pa

import tempfile import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y = x * x with tf.S

现有条件:Mnist数据集,下载地址:跳转 下载后的四个.gz文件解压后放到同一个文件夹下,如:/raw Step 1:将Mnist数据集转为jpg图片(代码来自这篇博客) 1 import os 2 from skimage import io 3 import torchvision.datasets.mnist as mnist 4 5 root='./raw' 6 train_set = ( 7 mnist.read_image_file(os.path.join(root, 'trai

Python是一种神奇的语言.事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一,它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性.整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择.其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库,这些库使其具有动态性和快速性. 在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas.scikit-learn. matplotlib之外的数据科学任务的Python库.虽然一看见像pandas,scikit-learn这些库就让人脑子浮现

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

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

imbalanced time series classification http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510229367.5/2.html?page=2 这个专利可以去国家专利局网站查询,有具体文档. https://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一,前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富,然而在工业界的应用中我们可以看到,应用场景千千万万,数

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通