我们经常将数据集随机分为训练数据和测试数据，以开发机器学习模型。训练数据用于训练ML模型，同一模型在独立的测试数据上进行测试以评估模型的性能。...重复随机二次抽样验证 优点：训练和验证拆分的比例不取决于迭代或分区的数量 缺点：某些样本可能无法选择用于训练或验证、不适合不平衡数据集 6....Stratified k-fold cross-validation 对于上面讨论的所有交叉验证技术，它们可能不适用于不平衡的数据集。分层k折交叉验证解决了数据集不平衡的问题。...在分层k倍交叉验证中，数据集被划分为k个组或折叠，以使验证数据具有相等数量的目标类标签实例。这样可以确保在验证或训练数据中不会出现一个特定的类，尤其是在数据集不平衡时。...分层k折交叉验证，每折具有相等的目标类实例 最终分数是通过取各折分数的平均值来计算的 优点：对于不平衡的数据集，效果很好。 缺点：现在适合时间序列数据集。 7.
问：直接分层抽样可否？即从占比多的 0 中随机抽出与占比少的 1 数目相当的数据。 分层抽样是一个不错的方法，但在做金融数据分析时，不少银行的贷款数据都是只有个一两万条。...答：因为原始数据集的 0-1 比为 1:99，所以随即拆分成的训练集和测试集的 0-1 比也差不多是 1:99，又因为我们用训练集来训练模型，如果不对训练集的数据做任何操作，得出来模型就会在预测分类0的准度上比...以打靶作为比喻，靶心面积很小，对应了占比小的违约客户群体。在 0-1 比为 1:99 的测试集的严酷考验下，模型打中靶心（成功预测违约客户）与打中靶心周围（成功预测履约客户）的概率都得到了保证。...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。...test['cls'].agg(['value_counts']).T) 可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况
两种简单而常用的技术是： 简单验证 - 随机或分层分割成训练和测试集。 嵌套holdout验证 - 随机或分层分割成训练集，验证集和测试集。...对于包含少量观测值的数据集尤其如此。 在调整模型参数时，会出现另一个简单验证问题，并不断测试同一测试样本的模型性能。...基于总体目标，数据科学家需要确定使用不平衡数据建立和评估模型的最佳方法。 使用机器学习算法时，不平衡数据可能会成为问题，因为这些数据集可能没有足够的关于少数类的信息。...欠采样包括从多数类中移除样例并保留完整的少数样例。过采样是复制少数类以平衡数据的过程。两者都旨在创建均衡的训练数据以使得学习算法可以产生较少的偏见结果。...保持少数分类在两个分区中的比例相同。 在训练分区上用步骤2中的逐步方法选择的模型变量训练模型 验证测试分区上的模型 集成建模是不平衡数据建模的一种选择。
比如对于一个二分类任务，训练集中类别为0的负样本占样本总数的90%，而正样本只占10%。那么这样的训练集有什么弊端呢？...这个不能保证，但对于大多数情况，类别平衡的数据对模型来说是更友好的，至少模型不会倾向于数量多的那一类别。 2.解决方法 2.1 采样 这是解决数据类别不平衡的最简单、最暴力的方法。...比如对于正样本(10%)、负样本(90%)的训练集，可以将负样本均等拆分为9份（注意一定要同分布拆分），然后每一份都与正样本组合成为一个小训练集，得到9份类别平衡的数据。...通过模型融合就可以保证每个模型的训练数据都是类别平衡的数据，并且还能提升预测的准确性，一举两得。...多类单标签的不平衡问题 常见两个方向 1.构造数据集。比如用半监督或度量学习做筛选/辅助标签，大概率会比简单的按数量比例要好一些。
, 是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式 (1)场景一： 数据源：例如我现在有一个包含qq的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万去做测试...where mod(qqno,3)=1 limit 10000 (2)场景二： 数据源：例如我现在有一个包含vopenid的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万做测试 数据源示例： 核心思想...1万个测试用户 数据源示例： 代码实现方式：用开窗函数对数据源进行排序，然后用取模这种比较简洁的方式来选取对应的数据，由于要在100万数据中选择1万数据，则数据选择间隔为100，假设从第一个位置开始选取...整群抽样与分层抽样存在直接的差异：(1)分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或者单元差异小，整群抽样是要求群与群之间的差异小，群体之间的单元差异大;(2)分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或者个体构成的...(class-imbalance)的问题 解决类不平衡，可以采用以下两种方案： (1)过采样:对训练集中样本数量较少的类别(少数类)进行过采样，合成新的样本来环节类不平衡 (2)欠采样:对训练集里面样本数量较多的类别
拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。 简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。...可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。 首先需要固定随机种子，否则无法比较获得相同的数据拆分，在调试时无法获得结果的复现。如果数据集很小，则不能保证验证拆分可以与训练拆分不相关。...如果数据不平衡，也无法获得相同的拆分比例。 所以简单的拆分只能帮助我们开发和调试，真正的训练还不够完善，所以下面这些拆分方法可以帮助u我们结束这些问题。 K折交叉验证 将数据集拆分为k个分区。...问题: 如果有不平衡的数据集，请使用Stratified-kFold 如果在所有数据集上重新训练一个模型，那么就不能将其性能与使用k-Fold进行训练的任何模型进行比较。...因为这个的模型是在k-1上训练的，不是对整个数据集 Stratified-kFold 可以保留每折中不同类之间的比率。如果数据集不平衡，例如Class1有10个示例，并且Class2有100个示例。
简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。...首先需要固定随机种子，否则无法比较获得相同的数据拆分，在调试时无法获得结果的复现。如果数据集很小，则不能保证验证拆分可以与训练拆分不相关。如果数据不平衡，也无法获得相同的拆分比例。...选择一个分区作为验证数据集，而其他分区则是训练数据集。这样将在每组不同的分区上训练模型。 最后，将最终获得K个不同的模型，后面推理预测时使用集成的方法将这些模型一同使用。...问题: 如果有不平衡的数据集，请使用Stratified-kFold 如果在所有数据集上重新训练一个模型，那么就不能将其性能与使用k-Fold进行训练的任何模型进行比较。...因为这个的模型是在k-1上训练的，不是对整个数据集 Stratified-kFold 可以保留每折中不同类之间的比率。
欠拟合的模型在训练集和测试集上的表现都可能很差。 当模型具有过于复杂的结构并且学习数据和噪声之间的现有关系时，通常会发生过度拟合。此类模型通常具有较差的泛化能力。...在前面的示例中，您使用了一个包含 12 个观测值（行）的数据集，并获得了一个包含 9 行的训练样本和一个包含三行的测试样本。那是因为您没有指定所需的训练和测试集大小。...在某些情况下，分层拆分是可取的，例如当您对不平衡数据集进行分类时，属于不同类别的样本数量存在显着差异的数据集。...线性回归的极简示例 在此示例中，您将应用迄今为止学到的知识来解决一个小的回归问题。您将学习如何创建数据集，将它们拆分为训练和测试子集，并将它们用于线性回归。...您指定参数test_size=8，因此数据集被划分为包含 12 个观测值的训练集和包含 8 个观测值的测试集。
答：因为原始数据集的 0-1 比为 1:99，所以随即拆分成的训练集和测试集的 0-1 比也差不多是 1:99，又因为我们用训练集来训练模型，如果不对训练集的数据做任何操作，得出来模型就会在预测分类0的准度上比...以打靶作为比喻，靶心面积很小，对应了占比小的违约客户群体。在 0-1 比为 1:99 的测试集的严酷考验下，模型打中靶心（成功预测违约客户）与打中靶心周围（成功预测履约客户）的概率都得到了保证。...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。...可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况，不难发现数据不平衡问题还是比较严重 from collections...训练模型时用到的数据才是经过处理的，0-1 比例在 1：1 ~ 1：10 之间拆分自变量与因变量 拆分自变量与因变量 y_train = train['cls']; y_test = test
包含以下论点： 主要难点 场景分析 缺陷归纳 简单粗暴的可行性分析 数据的四大难点 数据生成 场景VS数据 方法论 算法积木 任务拆分 定制分类模型 定制语义分割模型 语义分割利器dice loss 定制目标检测模型...因此导致一个问题：你很难收集到全部形态的缺陷样本，所以在测试集上很难有一个不错的表现。也就是你的训练集和测试集存在的明显影响性能的偏差，这里的偏差不是标注导致的，而是数据本身导致的。...一般我们做一个任务，会有一份标准测试集，方便我们的方案、算法进行迭代。没有测试集，精度指标无从谈起。由于缺陷表现的多样性问题，我们的标准测试集可能就没有那么的“标准”。...实际数据集构建的过程中，尽量保证较大的覆盖率。多样性图片拿不到，但是“缺陷描述”还是可以拿得到的。因此需要结合一些正常样本学习和数据生成的方法来降低“多样性不够”带来的影响。...任务可行性分析，系统工程层面（整套方案、数据）形成技术壁垒； 数据一致性问题：难分、类内差异大、样本不平衡、数据脏等，难以在一个标注测试集上输出比较好的指标。
另外，相对于直接拆分为训练集和测试集，k折交叉验证有助于生成一个更值得信赖的模型结果，因为单一的模型只需要几秒钟就可以拟合得到。 接下来，可以看一看数据的总结信息，并可视化数据。...在每个变量上使用幂变换可以减少概率分布的偏差，从而提高模型的性能。 我们可以看到两个类之间的示例分布有一些偏差，这意味着分类是不平衡的。这是不平衡数据。 有必要了解数据集不平衡的程度。...还需要保证，训练集和测试集上不同类别数据的分布和整个数据集是一致的。 本例中，我们可以定义一个小的MLP模型，包含一个10节点的隐藏层，一个输出层（这个是任意选择的）。...把以上操作整合，得到了在癌症生存数据集上的第一个MLP模型的完整代码示例。 运行该示例首先在训练数据集上拟合模型，然后在测试数据集上报告分类准确度。...本例中，我们可以看到模型准确度超过73.5%，比上文提到的全预测为一类的准确度高。 在训练集和测试集上的损失值的曲线图如下。我们可以看到模型拟合的很好，没有出现欠拟合和过拟合。
训练/测试拆分 我们将使用 sklearn 模块进行大部分分析，特别是在这个阶段，我们将使用该包的 train_test_split 函数来创建数据的单独训练集和测试集。...test_size 参数决定数据的哪一部分将为测试数据集保留。在这种情况下，我选择了 0.25 或 25%。random_state 参数仅确定对数据进行的特定拆分，以便您以后可以复制结果。...使用此功能后，我们现在拥有可用于模型训练和测试的数据集。 随机森林模型 我们将继续使用 sklearn 模块来训练我们的随机森林模型，特别是 RandomForestClassifier 函数。...为了测试经过训练的模型，我们可以使用内部的“.predict”函数，将我们的测试数据集作为参数传递。我们还可以使用以下指标来查看我们的测试效果如何。...通常，accuracy不是我们用来判断分类模型性能的指标，原因包括数据中可能存在的不平衡，由于对一类的预测不平衡而导致准确性高。但是，为了简单起见，我将其包含在上面。
在噪声过滤的方法中，有些是将少数类作为噪声，删除后则少数类的数量将更稀疏。另外，由于少数类和噪声难以区分，往往把噪声数据包含在训练过程中，导致一些真正的少数类无法得到好的训练。...，并与小类一起组成多个新的训练数据集用于训练分类器； b)所有分类器通过AdaBoost算法集成为最终的分类器。...2）基于抽样集成的特征选择算法EFSBS EFSBS的思路比较简单，算法有以下三个步骤： a)欠采样，采用随机有放回方法从大类中产生多个与小类数量相等的数据子集，再与小类数据一起组成新的训练数据集...为了简化问题，每个CART树的w取值都相同。由于在不平衡数据中，期望给予小类更多地关注，因此，确定测试代价时，仅考虑属性和小类的相关性，相关性大则测试代价小，反之则大。...随机森林本身的机制就可以达到保证多样性和准确性的双重效果，能够较准确的处理高维数据，直接在其中引入倾向于小类的代价，就可以达到平衡小类和大类的效果。
归纳|Induction 从高层次来看，决策树归纳需要经过4个主要步骤： 训练数据集应具有一些特征变量、分类或回归输出； 确定数据集中的“最佳特征”以分割数据； 将数据拆分为包含此最佳特征的可能值的子集...我们将迭代地尝试不同的分割点，最后选择成本最低的分割点。也可以只在数据集中的值范围内进行拆分，这将使得我们免于浪费计算来测试那些表现差的分裂点。...如果选择了某种划分，其中每个输出根据输入数据混合类别，这种情况实际上根本没有获得任何信息; 另一方面，如果采取的分割对于每个输出的类的正确率都很高，那么已经获得 了在具体特征变量上以特定方式分割的信息。...因此，最小数量的取值通常基于数据集设置，具体取决于每个类中预计有多少个示例样本。 修剪|Pruning 由于训练决策树的性质，可能容易会出现严重的过拟合现象。...通常建议执行某种类型的降维，例如PCA， 以便树不必学习如此多的特征上的拆分； 出于与过拟合情况类似的原因，决策树也容易变得偏向于在数据集中占多数的类别，对不平衡数据进行某种类平衡（例如类权重、采样或专门的损失函数
我们知道，模型训练的时候使用的数据集是训练集，模型在测试集上的误差近似为泛化误差，而我们更关注的就是泛化误差，所以在离线阶段我们需要解决一个问题，那就是如何将一个数据集 D 划分成训练集 S 和测试集...留出法 留出法（hold-out）是指将数据集 D 划分成两份互斥的数据集，一份作为训练集 S，一份作为测试集 T，在 S 上训练模型，在 T 上评估模型效果。...除了划分得到的训练集 S 和测试集 T 的数据量会影响评估结果外，它们的数据分布也会影响评估结果，尽量保证训练集 S 和测试集 T 的数据分布一致，避免由于数据划分引入额外的偏差而对最终结果产生影响。...举个具体的例子来说明，有一个包含了 1500 条正样本和 1500 条负样本的数据集，现在使用二分类模型来进行自动分类，假设将 1/3 的数据作为测试集，应该使得测试集正负样本均在 500 条左右；如果测试集由...由于存在不平衡分类问题（分类问题中样本里包含的标签的数量失衡，比如二分类中样本量包含的正负样本比例为10:1），基于此，存在一种叫做分层 k 折交叉验证法（stratified-k-fold）。
答：因为原始数据集的 0-1 比为 1:99，所以随即拆分成的训练集和测试集的 0-1 比也差不多是 1:99，又因为我们用训练集来训练模型，如果不对训练集的数据做任何操作，得出来模型就会在预测分类0的准度上比...以打靶作为比喻，靶心面积很小，对应了占比小的违约客户群体。在 0-1 比为 1:99 的测试集的严酷考验下，模型打中靶心（成功预测违约客户）与打中靶心周围（成功预测履约客户）的概率都得到了保证。...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。...随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。...，因变量 cls 分类情况： 0 1 value_counts 5848 152 可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用
交叉验证的种类 根据切分的方法不同，交叉验证分为下面三种： 第一种是简单交叉验证 首先，随机的将样本数据分为两部分（比如：70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数...注意：与其他交叉验证策略相反，随机拆分并不能保证所有折叠都会不同，尽管对于大型数据集来说z这是很有可能。...由于部分数据未包含在训练中，该方法比普通的k倍交叉验证更快。 如下图所示，黑色部分为被用作验证的数据集，橙色是被用作训练的数据集，而白色部分为未被包含在训练和验证集中的数据集。...04 分层K折交叉验证--没有打乱 分层 折交叉验证器StratifiedKFold。 提供训练/验证索引以拆分训练/验证集中的数据。...Out of sample (test) score: 20.550477 如下图所示，由于数据集原因（不是包含5个整年(组)），因此5折交叉验证中，并不能保证没次都包含相同数据数量的验证集。
它使用数据集的子集，对其进行训练，然后使用未用于训练的数据集的互补子集来评估模型的性能。它可以保证模型正确地从数据中捕获模式，而不考虑来自数据的干扰。...交叉验证使用的标准步骤: 它将数据集分为训练和测试两部分。 它在训练数据集上训练模型。 它在测试集中评估相同的模型。 交叉验证技术可以有不同的风格。...在这种技术中，我们使用数据的一个子集作为模型训练的训练数据，并在另一组被称为测试集的数据上评估模型的性能，如图所示。误差估计然后告诉我们的模型在看不见的数据或测试集上的表现。...由于我们只对一个数据点进行测试，如果该测试数据点是一个离群点，可能会导致较高的误差%，因此我们不能基于这种技术对模型进行推广。 分层n倍交叉验证 在某些情况下，数据可能有很大的不平衡。...对于这类数据，我们使用了不同的交叉验证技术，即分层n次交叉验证，即每一次交叉验证都是平衡的，并且包含每个类的样本数量大致相同。
模型在处理不平衡数据时表现不佳。该模型通常会忽略少数类，因为根本没有足够的数据来训练模型来检测它们。 las，如果您发现自己的数据集不平衡且严重偏向目标类别之一，那还不是世界末日。这其实很正常。...假设您有一个包含二元目标类的数据集，其中 80% 的数据标记为“红色”，20% 的数据标记为“蓝色”。您的模型可以简单地预测整个测试集的“红色”，并且仍然有 80% 的准确率。...训练-测试拆分 这是有自己的子标题的，因为在开始摆弄这些功能之前执行此步骤非常重要。...如果您的数据不平衡，您可以在测试训练拆分中指定一些可选参数（'shuffle' 和 'stratify'），以确保在目标类之间均匀拆分。这可以确保您的少数类不会完全出现在您的训练或测试集中。...部署经过训练的分类器 现在是时候将经过训练的分类器推入生产环境，并让它在未见过和未标记的数据上发挥其魔力，前提是它已经过测试。
图片 模型在处理不平衡数据时表现不佳。该模型通常会忽略少数类，因为根本没有足够的数据来训练模型来检测它们。 las，如果您发现自己的数据集不平衡且严重偏向目标类别之一，那还不是世界末日。这其实很正常。...假设您有一个包含二元目标类的数据集，其中 80% 的数据标记为“红色”，20% 的数据标记为“蓝色”。您的模型可以简单地预测整个测试集的“红色”，并且仍然有 80% 的准确率。...训练-测试拆分 这是有自己的子标题的，因为在开始摆弄这些功能之前执行此步骤非常重要。...如果您的数据不平衡，您可以在测试训练拆分中指定一些可选参数（'shuffle' 和 'stratify'），以确保在目标类之间均匀拆分。这可以确保您的少数类不会完全出现在您的训练或测试集中。...部署经过训练的分类器 现在是时候将经过训练的分类器推入生产环境，并让它在未见过和未标记的数据上发挥其魔力，前提是它已经过测试。
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