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

来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一.前言   本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二.原理简述 1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类:     (1) 灰色时间序列预测.用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量.销

一.背景 kaggle上有这样一个题目,关于盐份预测的语义分割题目.TGS Salt Identification Challenge | Kaggle  https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge 二.过程 1.下载数据,https://www.kaggle.com/c/tgs-salt-identification-challenge/data 数据说明: train.csv id rle_mask 4000项,即有4

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会

0.引言 平时上网干啥的基本上都会接触验证码,或者在机器学习学习过程中,大家或许会接触过手写体识别/验证码识别之类问题,会用到手写体的数据集: 自己尝试写了一个生成手写体图片的python程序,在此分享下生成单张 30*30像素的手写体数字1-9图像 的一种实现方法: 我是利用random生成随机数1-9,然后PIL写到图像上,然后经过旋转.扭曲处理,得到"手写体",这里没有加干扰线和干扰点: 得到的手写体数字图像如图1所示: 实现比较简单,用了PIL库,不需要额外安装opencv啥的

有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import struct # from bp import * from datetime import datetime # 数据加载器基类 class Loader(object):     def __init__(sel

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib画图注释中文需要设置from matplotlib.font_manager import FontPropertiestitleYW_font_set = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\Gabriola.ttf", size=15) test = pd.read_csv("test.csv"

URL很简单,数据集分散开在一个URL页面上,单个用手下载很慢,这样可以用python辅助下载: 问题:很多国外的数据集,收到网络波动的影响很大,最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑,这里还没有实现: 参考链接: https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/62426444 代码都是这位大神的,感谢,我再上面稍微改了一点点,加了异常处理. ''' downloading dataset on one html page ''' i

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作. 合并数据集 1) merge 函数 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=Fal

Facebook 宣布开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具――“Prophet”,即“先知”.取名倒是非常直白. Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 支持.另外,它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美. 在建模阶段,当前可用的 Python 工具包寥寥无几.最广为人知的 “ forecast” ,谷歌开发的 CausalImpact, 以及推特的 AnomalyDetection,均是基于 R 语言.很显然,Fac

python脚本处理yelp数据集 import sys import json import re import os import time if __name__ == '__main__': dataset_sizes = {'sample': (40, 10), 'small': (1280, 320), 'medium': (32000, 8000), 'large': (2000000, 400000)} dataset_name = sys.argv[1] num_train,

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas

注意,本篇内容根据我老师布置的数据分析作业展开.请勿抄袭,后果自负! 前情提要 编写这篇文章是为了记录自己是如何分析地震数据集,使用模块,克服一系列 \(bug\) 的过程.如果你是 \(python\) 小白,那么这篇文章很适合你.如果你初入数据分析,那么恭喜你,你发现了"宝藏".阅读栏目时建议不

具体文档戳下方网站 https://pan.wps.cn/l/s4ojed8 代码如下: import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats # adult_data = pd.read_csv("adult.data")adult_test = pd.read_csv("adult.test", header=None, na

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类

转载自:https://blog.csdn.net/cheng9981/article/details/61918129 4.1 管道和特征:组合估计量 4.1.1 管道:链接估计 管道可以用于将多个估计器链接成一个. 这是有用的,因为在处理数据中经常有固定的步骤序列,例如特征选择,归一化和分类. 管道在这里有两个目的:方便:您只需调用fit和预测一次您的数据,以适应一个完整的估计量序列.联合参数选择:可以一次性在管线中的所有估计量的参数上进行网格搜索.流水线中的所有估计器,除了最后一个,必须是

预测结果为1到11中的1个 首先加载数据,训练数据,训练标签,预测数据,预测标签: if __name__=="__main__": importTrainContentdata() importTestContentdata() importTrainlabeldata() importTestlabeldata() traindata = [] testdata = [] trainlabel = [] testlabel = [] def importTrainContentda

拆分数据集train&test from sklearn.model_selection import train_test_split 可以按比例拆分数据集,分为train和test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , test_size=0.2) x是input,y是label,test_size是想要取的测试集比例 [持续更新] 参考笔记:https://blog.csdn.net/cymy001/artic

from __future__ import print_function import cPickle import gzip import os.path import random import numpy as np print("Expanding the MNIST training set") if os.path.exists("../data/mnist_expanded.pkl.gz"): print("The expanded tra

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

在时间序列问题上,机器学习被广泛应用于分类和预测问题.当有预测模型来预测未知变量时,在时间充当独立变量和目标因变量的情况下,时间序列预测就出现了. 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分.任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间,这是某个模型确定性的衡量标准. 因此,预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术,并且需要多年的发展. 由于每种都有其特殊用途,必须注意为特定应用选择正确的技术.预测人员在技术选择中发挥作用,他们越了解预测可能性的范围,公司的预测工作就越有可能取得成