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中的统计功效。...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在结果的回归模型中没有正确建模，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。...在一些情况下，基线协变量可以是在随访时测量的相同变量（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。
♣ 题目部分 在Oracle中，分布式事务ORA-01591错误如何解决？...执行一个UPDATE语句的时候报ORA-01591的错误。 ? 3、故障分析及解决过程 这个错误是由于分布式事务引起，而不是普通的锁引起的。...那么ORA-01591错误究竟是什么错误呢？...解决该问题的方法就是查看内部表PENDING_TRANS$，确定分布式事务信息。...ROLLBACK FORCE的参数是DBA_2PC_PENDING中记录本地事务信息的编号即LOCAL_TRAN_ID。 此时，再次查看数据。 ?
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...所以解决办法就是 在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中，仅创建并唤醒线程即可（此时即使是唤醒了，线程也是处理等待状态），线程函数会在DLL_PROCESS_ATTACH事件结束后才正式执行（...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。...注： 此问题是属于系统多线程处理的问题，或者说是属于Windows API的使用方法问题，使用其他VB VC等开发的人员也可以参考此解决方法。
R代码及运行结果如下: ?...solution #输出运输方案 11 [,1] [,2] [,3] [,4] 12 [1,] 4 0 12 0 13 [2,] 4 0 0 6 14 [3,] 0 14 0 8 第9 行输出结果表示问题成功解决...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何解决ORA-04030和ORA-04031错误？ ♣ 答案部分 ORA-04030和ORA-04031都是典型的内存分配错误，下面分别讲解。...⑤ 如何收集有关进程实际正在执行的任务的信息？...子池的创建是在启动过程中SGA创建时发生的，所以修改隐含参数“_KGHDSIDX_COUNT”、SHARED_POOL_SIZE和CPU_COUNT之后，需要重新启动数据库，子池的数量才能变动。...（2）内存中存在大量碎片，导致在分配内存的时候没有连续的内存可供分配从而导致ORA-04031错误。...下次执行引用了这个对象的SQL语句时，则不得不重新解析并加载到共享池中。④过度的打开CURSOR而不关闭，一般会导致Shared Pool中的ORA-04031错误。
R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型，可选”B”、...max为逻辑参数，当其为 TRUE 时，求目标函数的最大值，为 FALSE 时 (默认)求目标函数的最小值。bounds 为 x 的额外约束，由模型 (1) 中向量l和u控制。...输出结果中，$optimum 为目标函数的最大值，$solution 表示决策变量的最优解，$status 为 0时，表示最优解寻找成功，非 0 时失败。...我们发现 R在解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时，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
1、NLP 在 API 设计中的应用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 在 API 设计中应用的底层逻辑，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 出现错误或异常时，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 运行正常时，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 出现错误或异常时，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。...在分析错误原因时，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。在性能瓶颈分析时，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。
在开发分类机器学习模型时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在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，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时，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中删除样本或两者结合来解决此问题。...尽管此技术有助于在多数和少数类别之间建立平衡，但是从多数类中删除样本时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。...在第10行应用随机欠采样，在第17行应用随机过采样，在第25行应用SMOTE。在图5中，我们可以看到在应用每种算法时如何转换类平衡。 ?...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，在应用技术来纠正类平衡问题时，模型的有效性得到了提高。
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中，但是运行结果差强人意。...我给大家看下我自定义xml中真正执行的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。
在现实的分类学习任务中，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时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（一对其余，One vs....为了解决随机过采样中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中容易过拟合的问题，实践证明此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；在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)在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。
，在机器学习的应用中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 传统学习在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在不平衡数据中具有较大的局限性，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，实践证明此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近邻中全部样本都是多数类时，此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，我们注意到在实际的应用中不同类型的误分类情况导致的代价是不一样的，例如在医疗中，“将病人误疹为健康人”和“将健康人误疹为病人”的代价不同；在信用卡盗用检测中，“
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 库中实现的SMOTE算法进行采样，以验证我们实现的算法的准确性，当然这个库中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...合成数据在全局的合理性：回想在 NaiveSMOTE 与 imblearn SMOTE 各自合成的数据对比中可以发现， NaiveSMOTE 更加容易使得合成的数据聚集在某一样本点附近，而 imblearn...其原因在于 NaiveSMOTE 在进行合成时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。可以考虑在每次合成数据后将其加入数据集，在处理过程中将合成数据也加入考虑范围。...建议在实际应用中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。
虽然 MSOMTE 的基本流程与 SMOTE 的基本流程相同，在 MSMOTE 中，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 在嘈杂的数据环境中，bagging 的性能优于 boosting 缺点 bagging 只会在基本分类器效果很好时才有效...在下一次迭代中，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。 在每一次迭代中，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 中的 XGBoost 包实现。 3.
譬如说在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。...在这篇文章中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在未来让我们避免再犯这样的错误。...这种技术在使用数据集时或者当欠采样时不会有任何错误的余地。但是，当过采样时，情况又会有点不一样，所以让我们看下面的分析。...包中的 SMOTE 函数在这里可以查看 DMwR（https://cran.r-project.org/web/packages/DMwR/DMwR.pdf）。...总结 在这篇文章中，我使用了不平衡的 EHG 数据来预测是否早产，目的是讲解在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，而不是在交叉验证之前来做过采样。
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时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时都需要考虑的。...class) Synthetic minority sampling technique (SMOTE): 通过插值在样品少的类中合成填充样本 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，原始模型在假阳性率0-25%时效果差于其它模型。好的模型是在较低假阳性率时具有较高的真阳性率。...但这不是绝对的，应用于自己的数据时，需要都尝试一下，看看自己的数据更适合哪种方式。
python 编写，上手简单 R smote_variants 官网：https://smote-variants.readthedocs.io/en/latest/ 文档：[(https://smote-variants.readthedocs.io...主要是系统性的回顾了流行的解决方法、评估标准以及未来研究中需要面临的挑战和问题（2009 年的时候）； ?...损失函数工程 Training deep neural networks on imbalanced data sets (IJCNN 2016, 110+ 引用) ，均方根误差可以从大多数类和少数类中同等的捕获分类错误...通过元学习解决类别不平衡问题的代表性工作....Meta-weight-net: Learning an explicit mapping for sample weighting [Code] (NIPS 2019) ，在深度神经网络的梯度更新中，
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 ---- 在Borderline-SMOTE中，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近邻中全部样本都是多数类时此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，我们注意到在实际的应用中不同类型的误分类情况导致的代价是不一样的...其 中 \beta_+ 和 \beta_- 分别表示样本被正确和错误分类情况下 \beta 的取值。
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在写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 在实际应用中，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。...算法在过采样时所需的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
在不平衡回归问题中，样本数量的不均衡性可能导致模型在预测较少类别的样本时表现较差；为了解决这个问题，可以使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique...在Python中，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，在回归场景中无法使用）；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...具体在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
我们需要做一些预处理来解决这些问题。但是有时我们在分类任务中会遇到不平衡的数据。因为在我们的生活中，数据不可能是平衡的，这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。 ?...需要注意的是：我们仅将其应用于训练数据。我们只是平衡训练数据，我们的测试数据保持不变（原始分布）。这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。...这里我们不想使我们的数据产生问题，例如如果多数类和少数类之间存在显着差异，请仔细应用此方法，或者调整采样策略参数。 ? 我们将采样策略设置为1。...这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。不建议在大型数据集中仅使用其中之一，这是多数和少数类之间的重要区别。...使用流水线管道 如上所述，不建议仅将过采样或欠采样方法应用于在类之间具有显着差异的大量数据。我们有一个额外的选择，我们可以在流水线中同时应用过采样和欠采样方法。
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