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R语言RCT调整基线错误指定的稳健性

p=6400 众所周知,调整一个或多个基线协变量可以增加随机对照试验的统计功效。...调整分析未被更广泛使用的一个原因可能是因为研究人员可能担心如果基线协变量的影响结果的回归模型没有正确建模,结果可能会有偏差。 建立 我们假设我们有关于受试者的双臂试验的数据。...一些情况下,基线协变量可以是随访测量的相同变量(例如血压)的测量值。 错误指定的可靠性 我们现在提出这样一个问题:普通最小二乘估计是否是无偏的,即使假设的线性回归模型未必正确指定?...这意味着对于通过线性回归分析的连续结果,我们不需要担心通过潜在错误指定效应,我们可能会将偏差引入治疗效果估计。 模拟 为了说明这些结果,我们进行了一项小型模拟研究。...我们进行了三次分析:1)使用lm()进行未经调整的分析,相当于两个样本t检验,2)调整后的分析,包括线性,因此错误指定结果模型,以及3)正确的调整分析,包括线性和二次效应。

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如何解决DLL的入口函数创建或结束线程卡死

先看一下使用Delphi开发DLL如何使用MAIN函数, 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数,因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话,本文主要说明DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...所以解决办法就是 DLL_PROCESS_ATTACH 事件,仅创建并唤醒线程即可(此时即使是唤醒了,线程也是处理等待状态),线程函数会在DLL_PROCESS_ATTACH事件结束后才正式执行(...解决办法同样是避免 DLL_PROCESS_DETACH事件结束线程,那么我们可以该事件,创建并唤醒另外一个线程,该新的线程里,结束需要结束的线程,并在完成后结束自身即可。...注: 问题是属于系统多线程处理的问题,或者说是属于Windows API的使用方法问题,使用其他VB VC等开发的人员也可以参考解决方法。

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R语言最优化应用】lpSolve包解决 指派问题和指派问题

R代码及运行结果如下: ?...solution #输出运输方案 11 [,1] [,2] [,3] [,4] 12 [1,] 4 0 12 0 13 [2,] 4 0 0 6 14 [3,] 0 14 0 8 第9 行输出结果表示问题成功解决...R,lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题,其用法如下: lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...实际应用,常会遇到各种非标准形式的指派问题,有时不能直接调用函数,处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007),然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样,LINGO 解决指派问题,也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等,比较繁琐,相比之下,R两三句代码就可以快速解决问题,较之LINGO 软件,的确方便快捷了许多。

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【DB笔试面试528】Oracle如何解决ORA-04030和ORA-04031错误

♣ 题目部分 Oracle如何解决ORA-04030和ORA-04031错误? ♣ 答案部分 ORA-04030和ORA-04031都是典型的内存分配错误,下面分别讲解。...⑤ 如何收集有关进程实际正在执行的任务的信息?...子池的创建是启动过程SGA创建发生的,所以修改隐含参数“_KGHDSIDX_COUNT”、SHARED_POOL_SIZE和CPU_COUNT之后,需要重新启动数据库,子池的数量才能变动。...(2)内存存在大量碎片,导致分配内存的时候没有连续的内存可供分配从而导致ORA-04031错误。...下次执行引用了这个对象的SQL语句,则不得不重新解析并加载到共享池中。④过度的打开CURSOR而不关闭,一般会导致Shared Pool的ORA-04031错误

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【推荐阅读--R语言最优化应用】用Rglpk包解决线性规划与整数规划 ​

R,有很多包可以解决该问题,推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008),该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口,不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...C,mat为约束矩阵,即模型的矩阵A,dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">="),rhs 为约束向量,即模型的向量 b,types 为变量类型,可选”B”、...max为逻辑参数,当其为 TRUE ,求目标函数的最大值,为 FALSE (默认)求目标函数的最小值。bounds 为 x 的额外约束,由模型 (1) 向量l和u控制。...输出结果,$optimum 为目标函数的最大值,$solution 表示决策变量的最优解,$status 为 0,表示最优解寻找成功,非 0 失败。...我们发现 R解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题,仅仅需要将模型转换为求解函数所需要的格式即可,并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示,不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类的字符

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AI API 开发测试应用:如何利用 Al 提供优化建议和错误报告

1、NLP API 设计应用NLP 是一种让机器能够理解、处理、分析自然语言的技术,这种技术可以帮助开发者更好地理解用户需求。...图片以上是 NLP 和 DL API 设计应用的底层逻辑,基于此,我们可以发现 AI 加持下 Apikit 有两个方面的能力拓展。...当 API 出现错误或异常,系统会自动生成错误报告,并提供相应的调试信息和解决方案。...当 API 运行正常,系统会定时监测 API 的性能指标,并根据用户定义的阈值发出警告信息和提供相应的优化建议;而当 API 出现错误或异常,系统会自动生成错误报告,并提供相应的调试信息和解决方案。...分析错误原因时,系统会根据错误类型提供不同的解决方案,包括调试信息和优化建议。性能瓶颈分析,系统也会根据优化建议是否合理判断是否需要重新分析瓶颈和潜在问题,从而提高分析的准确性。

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通过随机采样和数据增强来解决数据不平衡的问题

开发分类机器学习模型遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是假设平衡类的情况下开发的,然而,现实生活,拥有适当平衡的数据并不常见。...欠采样和过采样 当类别分布之间没有平衡,就会出现类别不平衡问题,也就是说相对于一个或多个类别过多导致数据的失衡。直观上说可以通过将样本添加到少数类别或从多数类别删除样本或两者结合来解决问题。...尽管技术有助于多数和少数类别之间建立平衡,但是从多数类删除样本可能会丢失重要信息。 随机过采样是指少数群体样本的随机重复。...第10行应用随机欠采样,第17行应用随机过采样,第25行应用SMOTE图5,我们可以看到应用每种算法如何转换类平衡。 ?...最后,SMOTE(一种数据增强技术)增加了少数派的样本,直到与多数派达到平衡为止。结果如图6所示。 ? 我们可以看到,应用技术来纠正类平衡问题,模型的有效性得到了提高。

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如何解决mybatisxml传入Integer整型参数为0查询条件失效问题?【亲测有效】

sql执行逻辑也很简单,使用if test判断,如果前端传的参数有对应的test字段,则将其加入到判断条件,但是运行结果差强人意。...我给大家看下我自定义xml真正执行的sql语句。 先请大家见晓: <if test="model.auditorStatus != null and model.auditorStatus !...后端用Integer接收的0传入 以model.auditorStatus 这一步进行取值,现在有两种情况,要么值没传进去被判空false,要么if判断 auditorStatus 有值但执行内部逻辑判断<em>时</em>出了问题...所以接下来,你们所关心的重点来了,<em>如何</em>去<em>解决</em>这种问题呢? 四、<em>解决</em>方案 1️⃣方案1         做法:不用Integer接收,使用String类型接收。

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·数据类别不平衡问题处理

现实的分类学习任务,我们经常会遇到类别不平衡,例如在通过拆分法解决多分类问题,即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,使用OvR(一对其余,One vs....为了解决随机过采样造成模型过拟合问题,又能保证实现数据集均衡的目的,出现了过采样法代表性的算法SMOTE和Borderline-SMOTE算法。...SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法,可以防止随机过采样容易过拟合的问题,实践证明方法可以提高分类器的性能。...2.3代价敏感学习(cost-sensitive learning) (1)代价矩阵 采样算法从数据层面解决不平衡数据的学习问题;算法层面上解决不平衡数据学习的方法主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive...ROC曲线和AUC面积理解 3.如何选择 (1)正负样本都非常少的情况下,应该采用数据合成的方式,例如:SMOTE算法和Borderline-SMOTE算法。

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【机器学习】不平衡数据下的机器学习方法简介

机器学习的应用对数据的处理与分析往往扮演着比模型更加重要的角色,本文针对机器学习应用数据处理的一个方面即“不平衡数据”下的机器学习方法进行了简单介绍。...图1 传统学习不平衡数据下的缺点 公式1 逻辑回归的交叉熵损失函数 不平衡学习的方法 既然传统的学习算法不平衡数据具有较大的局限性,那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢?...图2 SMOTE算法 SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法,可以防止随机过采样易过拟合的问题,实践证明方法可以提高分类器的性能。...特别地,当上述条件取右边界,即k近邻全部样本都是多数类样本不会被选择为种样本生成新样本,此情况下的样本为噪音。 ?...),代价敏感学习方法的核心要素是代价矩阵,我们注意到实际的应用不同类型的误分类情况导致的代价是不一样的,例如在医疗,“将病人误疹为健康人”和“将健康人误疹为病人”的代价不同;信用卡盗用检测,“

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smote算法_探索SMOTE算法

本文将会在第2章根据SMOTE的核心以及其伪代码实现该算法,并应用在测试数据集上;第3章会使用第三方 imbalanced-learn 库实现的SMOTE算法进行采样,以验证我们实现的算法的准确性,当然这个库的算法要优于朴素的...SMOTE算法,之后我们会以决策树和高斯贝叶斯分类器为工具,对测试原始数据、应用我们所实现的SMOTE采样后产生的数据以及应用第三方库SMOTE产生的数据三者分别产生的数据集进行性能比较;第4章会讨论朴素...合成数据全局的合理性:回想在 NaiveSMOTE 与 imblearn SMOTE 各自合成的数据对比可以发现, NaiveSMOTE 更加容易使得合成的数据聚集某一样本点附近,而 imblearn...其原因在于 NaiveSMOTE 进行合成只考虑原始的数据样本,没不考虑合成后的数据样本会如何影响全局数据。可以考虑每次合成数据后将其加入数据集,处理过程中将合成数据也加入考虑范围。...建议实际应用优先考虑鲁棒性更高的 imlearn SMOTE 而不是自己造轮子, imblearn SMOTE 的实现更加符合主流标准。

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从重采样到数据合成:如何处理机器学习的不平衡分类问题?

虽然 MSOMTE 的基本流程与 SMOTE 的基本流程相同, MSMOTE ,选择近邻的策略不同于 SMOTE。...优点 提高了机器学习算法的稳定性与准确性 减少方差 减少了 bagged 分类器的错误分类 嘈杂的数据环境,bagging 的性能优于 boosting 缺点 bagging 只会在基本分类器效果很好才有效...在下一次迭代,新分类器将重点放在那些在上一轮中被错误分类的案例上。 ?...然后,那 600 次被错误分类的观察的权重增大为 W2,而这 400 次被正确分类的实例的权重减小为 W3。 每一次迭代,这些更新过的加权观察都会被送入弱的分类器以提升其表现。...XGBoost 可以使用 R 和 Python 的 XGBoost 包实现。 3.

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译文 | 使用过采样或欠采样处理类别不均衡数据后,如何正确做交叉验证?

譬如说癌症检查的应用我们可能只有很小一部分病人患上了癌症(相关样本)而其余的大部分样本都是健康的个体。...在这篇文章我会重复的展示数据集中的一部分特点,并且展示我们在过采样的情况下该如何进行合适的交叉验证。希望我在这个问题上所提出的一些矫正方案能够未来让我们避免再犯这样的错误。...这种技术使用数据集时或者当欠采样不会有任何错误的余地。但是,当过采样,情况又会有点不一样,所以让我们看下面的分析。...包SMOTE 函数在这里可以查看 DMwR(https://cran.r-project.org/web/packages/DMwR/DMwR.pdf)。...总结 在这篇文章,我使用了不平衡的 EHG 数据来预测是否早产,目的是讲解使用过采样的情况下该如何恰当的进行交叉验证。关键是过采样必须是交叉验证的一部分,而不是交叉验证之前来做过采样。

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样本分布不平衡,机器学习准确率高又有什么用?

前面无论是用全部变量还是筛选出的特征变量、无论如何十折交叉验证调参,获得的模型应用于测试集虽然预测准确率能在90%以上,但与不基于任何信息的随机猜测相比,这个模型都是统计不显著的 (这一点可能意义也不大...因此如何处理非平衡样品是每一个算法应用于分类问题都需要考虑的。...class) Synthetic minority sampling technique (SMOTE): 通过插值样品少的类合成填充样本 这些权重加权或采样技术对阈值依赖的评估指标如准确性等影响较大...样品加权的模型优于其它所有模型,原始模型假阳性率0-25%时效果差于其它模型。好的模型是较低假阳性率具有较高的真阳性率。...但这不是绝对的,应用于自己的数据,需要都尝试一下,看看自己的数据更适合哪种方式。

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不平衡学习的方法 Learning from Imbalanced Data

不平衡学习的方法 ---- 解决方法主要分为两个方面。...,也会产生样本重叠的问题,下面介绍其改进算法: Borderline-SMOTE算法 ---- Borderline-SMOTE,若少数类样本的每个样本 x_i 求k近邻,记作 S_i-knn ,且...特别地,当上述条件取右边界,即k近邻全部样本都是多数类样本不会被选择为种样本生成新样本,此情况下的样本为噪音。...代价敏感学习 ---- 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning)主要从算法层面上解决不平衡数据学习,代价敏感学习方法的核心要素是代价矩阵,我们注意到实际的应用不同类型的误分类情况导致的代价是不一样的...其 \beta_+ 和 \beta_- 分别表示样本被正确和错误分类情况下 \beta 的取值。

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不平衡数据回归的SMOGN算法:Python实现

不平衡回归问题中,样本数量的不均衡性可能导致模型预测较少类别的样本表现较差;为了解决这个问题,可以使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique...Python,我们可以基于现有的第三方库smogn包,来完成SMOGN算法;而SMOTE算法则实现起来较为麻烦一些,还要自己写函数(imblearn.over_sampling.SMOTE虽然可以实现...SMOTE算法,但其只适用于分类场景,回归场景无法使用);再加上既然SMOGN算法相较SMOTE算法更为合理一些,所以我们这里就只介绍SMOGN算法的Python实现。...如果需要在R语言中实现这两种算法,大家参考文章R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article...具体R语言中的实现方法,大家参考文章R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details

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教你用Python解决非平衡数据问题(附代码)

本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...文章未及时更新的主要原因是目前写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容。...本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...SMOTE算法的介绍 实际应用,读者可能会碰到一种比较头疼的问题,那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚,即类别之间的比例严重失调。...算法在过采样所需的CPU数量,默认为1表示仅使用1个CPU运行算法,即不使用并行运算功能; 分类算法的应用实战 本次分享的数据集来源于德国某电信行业的客户历史交易数据,该数据集一共包含条4,681

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特征锦囊:如何在Python处理不平衡数据

今日锦囊 特征锦囊:如何在Python处理不平衡数据 ?...Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据的理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python具体如何处理失衡样本 印象很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章...失衡样本我们真实世界是十分常见的,那么我们机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下的内容希望对你有所帮助! ?...到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景分类问题中,类别之间的分布不均匀就是失衡的根本,假设有个二分类问题,target为y,那么y的取值范围为0和1,当其中一方(比如y=1)的占比远小于另一方...处理不平衡数据的理论方法 我们开始用Python处理失衡样本之前,我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识,前辈们关于这类问题的解决方案,主要包括以下: 从数据角度:通过应用一些欠采样or过采样技术来处理失衡样本

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