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使用Imblearn不平衡数据进行随机采样

但是有时我们分类任务中会遇到不平衡的数据。因为我们的生活,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。 ?...本篇文章我们将使用随机采样技术,over_sampling和under_sampling方法,这是最常见的imblearn库实现。...进行Logistic回归后, 使用RandomUnderSampler,得分提高了9.37%。 这些采样方法的常见用法是将它们组合在管道。...不建议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类之间具有显着差异的大量数据。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道,孙旭我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。

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使用Python进行WebSocket连接:实现实时通信

现代网络应用实时通信变得越来越重要,而WebSocket成为了一种常见的实现实时通信的协议。Python提供了一些强大的库,使得WebSocket连接变得相对简单。...本篇博客将介绍如何使用PythonWebSocket库来建立和管理WebSocket连接,以及如何实现实时通信。 什么是WebSocket?...WebSocket是一种单个TCP连接上进行全双工通信的协议,它允许客户端和服务器之间进行实时双向通信。...相比于传统的HTTP请求,WebSocket提供了更低的延迟和更高的效率,使得它成为处理实时数据的理想选择。 安装WebSocket开始之前,首先需要安装PythonWebSocket库。...实现实时通信 通过WebSocket,可以实现实时通信,例如实时聊天应用、实时更新数据等。服务器和客户端之间建立的全双工通信通道使得信息能够即时传递。 收藏 | 0点赞 | 0打赏

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使用采样评估Python机器学习算法的性能

评估算法性能的最好方法是已经知道答案的新数据进行预测。第二个最好的方法是使用来自统计学的聪明技术,称为重采样方法,使您可以准确估计算法新数据上的表现。...在这篇文章,您将了解如何使用Python和scikit-learn采样方法来评估机器学习算法的准确性。 让我们开始吧。...使用Douglas Waldron的 Resampling Photo (保留某些权利)评估Python机器学习算法的性能。 关于方法 本文中,使用Python的小代码方法来展示采样方法。...第一部分的算法进行训练,第二部分进行预测,并预期结果进行评估。 拆分的大小取决于数据集的大小和细节,尽管通常使用67%的数据用于训练,其余的33%用于测试。 这种算法评估技术是非常快的。...你有任何关于采样方法或这个职位的问题吗?评论中提出您的问题,我会尽我所能来回答。

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Python+pandas使用采样技术按时间段查看员工业绩

如果DataFrame结构的索引是日期时间数据,或者包含日期时间数据列,可以使用resample()方法进行采样,实现按时间段查看员工业绩的功能。...convention='start', kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 其中,参数rule用来指定采样的时间间隔...,例如'7D'表示每7天采样一次;参数how用来指定如何处理两个采样时间之间的数据,不过该参数很快会被丢弃不用了;参数label = 'left'表示使用采样周期的起始时间作为结果DataFrame的index...,label='right'表示使用采样周期的结束时间作为结果DataFrame的index。...假设有文件“超市营业额2.xlsx”存放于C:\Python36文件夹,其中有工号、姓名、日期、时段、交易额、柜台这几列数据,包含2019年3月1日至2019年3月31日的数据,格式如图所示: ?

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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...PandasPython 的标准工具,用于进行数据可扩展的转换,它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外,它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。

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Python 服装图像进行分类

本文中,我们将讨论如何使用 Python 服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们需要先图像进行预处理,然后才能训练模型。...经过 10 个时期,该模型已经学会了服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以测试数据上进行评估。...Python服装图像进行分类。...将来,我们可以通过使用更大的数据集,使用更复杂的模型以及使用更好的优化算法来提高模型的准确性。我们还可以使用该模型服装图像进行实时分类。这对于在线购物和自助结账机等应用程序非常有用。

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使用WebSocketServer类无法使用Autowired注解进行自动注入

问题 SpringBoot项目中使用WebSocket的过程中有其他的业务操作需要注入其它接口来做相应的业务操作,但是WebSocket的Server类中使用Autowired注解无效,这样注入的对象就是空...,使用过程中会报空指针异常。...注释:上面说的WebSocket的Server类就是指被@ServerEndpoint注解修饰的类 原因 原因就是spring容器管理的是单例的,他只会注入一次,而WebSocket是多对象的,当有新的用户使用的时候...,他就会新创建一个WebSocket对象,这就导致了用户创建的WebSocket对象都不能注入对象了,所以在运行的时候就会发生注入对象为null的情况; 主要的原因就是Spring容器管理的方式不能直接注入...WebSocket的对象,所以需要调整一下注入方式。

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使用Python情态动词进行NLP分析

使用Python进行自然语言处理 ”(阅读我的评论)中有一个说明如何开始这个研究过程的例子,我们使用布朗语料库比较不同类型文本的动词频率,这是60年代用于语言研究的著名文本集合。...我扩展了这个示例,使用了包括额外的法庭案件和额外的辅助动词,约15,000法律文件内容。 首先,我们定义一个检索文献体裁的函数,然后从体裁检索词语。...else: for word in brown.words(categories=genre): yield word 自然语言工具包提供了一个跟踪“实验”结果频率的类,在这里我们使用不同的动词时态进行跟踪...我添加的语料库比布朗语料库有更多的符号,这使得两者很难进行比较。 频率分布类用于计算事物,而且我找不到进行标准化的好方法。...由于它们的每一个平均值都有所贡献,所有它们之间会有一些相似性,但要注意的是,有些比其他更相似。还要注意,必须它们进行标准化,就像最后一个例子一样,否则答案将由'legal'体裁定义。

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使用 Python 波形的数组进行排序

本文中,我们将学习一个 python 程序来波形的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形的输入数组进行排序。...− 创建一个函数,通过接受输入数组和数组长度作为参数来波形的数组进行排序。 使用 sort() 函数(按升序/降序列表进行排序)按升序输入数组进行排序。...例 以下程序使用 python 内置 sort() 函数波形的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...例 以下程序仅使用一个 for 循环且不带内置函数以波形输入数组进行排序 - # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 本文中,我们学习了如何使用两种不同的方法给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比,O(log N)时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。

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利用Python的set函数两个数组进行

有一个小需求:使用Python编写一个函数,两个列表arrayA和arrayB作为输入,将它们合并,删除重复元素,再的列表进行排序,返回最终结果。...如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码: # Challenge: write a function merge_arrays(), that takes two lists of integers...,直接先将arrayA+arrayB合并,然后使用set函数将合并后的arrayA+arrayB转换成集合,这样就取到去的效果,最后对对集合调用sorted函数进行排序返回即可。...对上述步骤直接简化,可以得到如下Python代码: def merge_arrays(arrayA, arrayB): return sorted(set(arrayA + arrayB)) 完整的测试代码如下...,Pycharm的执行结果如下:

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Python如何使用BeautifulSoup进行页面解析

Python,我们可以使用BeautifulSoup库来解析网页。BeautifulSoup提供了简单而强大的API,使得解析网页变得轻松而高效。首先,我们需要安装BeautifulSoup库。...可以使用pip命令来安装pip install beautifulsoup4接下来,我们可以使用以下代码示例来演示如何在Python使用BeautifulSoup进行页面解析:from bs4 import...例如,我们可以使用find方法来查找特定的元素,使用select方法来使用CSS选择器提取元素,使用get_text方法来获取元素的文本内容等等。...)# 提取所有具有特定id属性的p元素p_elements = soup.select("p#my-id")# 获取特定元素的文本内容element_text = element.get_text()实际应用...在这种情况下,我们可以结合使用BeautifulSoup和其他Python库,如requests和正则表达式,来实现更高级的页面解析和数据提取操作。

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pythonpandasDataFrame行和列的操作使用方法示例

pandas的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格的'w'列,返回的是DataFrame...下面是简单的例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所的行的第3-5(不包括5)列 Out[32]: c d three...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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使用CSV模块和PandasPython读取和写入CSV文件

使用Pandas读取CSV文件 Pandas是一个开源库,可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建,操作和删除数据的简便方法。...您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。WindowsLinux的终端,您将在命令提示符执行此命令。...仅三行代码,您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名,它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。...结论 因此,现在您知道如何使用方法“ csv”以及以CSV格式读取和写入数据。CSV文件易于读取和管理,并且尺寸较小,因此相对较快地进行处理和传输,因此软件应用程序得到了广泛使用。...csv模块提供了各种功能和类,使您可以轻松地进行读写。您可以查看Python的官方文档,并找到更多有趣的技巧和模块。CSV是保存,查看和发送数据的最佳方法。实际上,它并不像开始时那样难学。

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Python时间序列分析简介(1)

实时更新的数据需要额外的处理和特殊照顾,才能为机器学习模型做好准备。重要的PythonPandas可用于大部分工作,本教程将指导您完成分析时间序列数据的整个过程。...这些是: Pandas中正确加载时间序列数据集 时间序列数据索引 使用Pandas进行时间采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据 Pandas中正确加载时间序列数据集 让我们Pandas...另外,为了避免这些麻烦,我们可以使用Pandas单行代码中加载数据,如下所示。 在这里,我们添加了 parse_dates = True,因此它将自动使用我们的 索引 作为日期。...为此,我们可以像这样Pandas简单地使用索引。 这里我们提供了从2000-01-01 到 2015-01-01的所有月份的数据 。...我们可以简单地通过添加另一个参数来实现它,该参数类似于python列表进行切片时,最后添加一个step参数。

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Pandas中级教程——时间序列数据处理

Python Pandas 中级教程:时间序列数据处理 Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一,它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。...实际项目中,对时间序列数据的处理涉及到各种操作,包括日期解析、采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 对时间序列数据的处理技术,通过实例演示如何灵活应用这些功能。 1....导入 Pandas使用 Pandas 之前,首先导入 Pandas 库: import pandas as pd 3....时间序列采样 采样是指将时间序列数据的频率转换为其他频率。...处理缺失日期 时间序列数据,有时会存在缺失的日期。可以使用 asfreq 方法填充缺失日期: # 填充缺失日期 df = df.asfreq('D', fill_value=0) 12.

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时间序列的采样pandas的resample方法介绍

本文中,我们将深入研究Pandas重新采样的关键问题。 为什么采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。将数据转换为更大的时间间隔。 采样的应用 采样的应用十分广泛: 财务分析,股票价格或其他财务指标可能以不规则的间隔记录。...评估采样的数据,以确保它符合分析目标。检查数据的一致性、完整性和准确性。 Pandas的resample()方法 resample可以同时操作Pandas Series和DataFrame对象。...()方法'index'列执行每周采样,计算每周'C_0'列的和。...采样是时间序列数据处理的一个关键操作,通过进行采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 Python,可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的采样。 作者:JI

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