我试图将数据集的实例分类为两个类中的一个,a或b.b是少数类,仅占数据集的8%。所有实例都被分配一个id,该id指示生成数据的主体。因为每个主题生成的多个实例id在数据集中经常重复。
下面的表格只是一个例子,真正的表有大约100000个实例。每个subject id在表中大约有100个实例。每一门课程都与一门课紧密相连,正如你在下面的“拉里”中看到的那样。
* field * field * id * class
*******************************************
0 * _ * _ * bob *
我在MySQL中有表,我想使用sqoop导入数据。我导入了数据并以file的形式存储在file中。现在,我想在hdfs中对这个文件运行增量更新。
假设MYSQL表中有100行。HDFS中的文件包含前50行的数据。如何增量更新此文件。
I am talking about files not Hive tables。
我希望增量数据作为单独的文件,而不是合并的文件。例如,第一个部件文件包含50个记录,然后我需要一个包含接下来50个记录的部件文件。我的意思是,我们可以对文件进行增量更新吗?
我有许多包含数百个Comparable对象(比如MyClass类型)的HashMap数据结构,需要将所有的值(而不是键)放入一个数据结构中,然后对其进行排序。
由于MyClass对象的数量和到达速率,此过程(每毫秒至少执行一次)需要尽可能高效。
一种方法是使用SortedSet,大致如下:
HashMap<String, MyClass>[] allMaps = ... // All the HashMaps
SortedSet<MyClass> set = new TreeSet<MyClass>();
Collection<MyClass>
我有一个小问题要过载inc()操作符,精确地做一个后缀和前缀之一。
这里我的数据类
data class Person(val firstName: String, val name: String, var age: Int) {
operator fun inc(): Person {
val tmp = this
this.age++;
return tmp
}
}
这样,返回前就会发生年龄变化,所以它只适用于前缀版本。
如何完成inc()操作符的后缀版本?
基于以前的帖子,我理解在使用不平衡数据集训练二进制分类模型时,需要确保CV过程中的验证折叠具有与原始数据集相同的不平衡分布。我的问题是关于最好的训练模式。
假设我有一个包含500万个样本的不平衡数据集,其中90%是pos类,10%是neg类,我将使用5倍的CV进行模型调优。另外,让我们假设我将提供一个随机的100 K样本进行测试(90K样本w/ pos类与10K样本w/ neg类)。现在我有两个选择:
选项1)
步骤1:随机抽取200 K不平衡的训练数据(180 K样本pos类与20K样本neg类)
步骤2:在每个CV迭代期间:
训练区将有160 K样本(144 K pos vs 16 K n
我是Python中的PyML的新用户。使用,我做了以下事情:
from PyML import *
data = SparseDataSet("heart")
s = SVM()
s.train(data)
r = s.cv(data,5)
我得到了结果集r,但是我不知道如何使用这个结果集来对一个全新的实例进行分类。有没有更有经验的人能帮我?任何建议都将不胜感激。
谢谢。
Problem: To generate Test and train to improve on Generalization error.可能的解决方案: 1.将实例分为训练80%和测试20%,在训练集上训练你的模型,在测试集上进行测试。但是,重复上述操作会让模型像在多个时间中一样填充数据,splits将选择第一次选择的测试集实例到列车集中(随机抽样)。
当我们获取更新的数据集时,上述方法可能会失败。另一种方法是选择每个实例的最稳定的特性/s(组合可以是)来创建唯一的、不变的标识符,即使在dataset updates.After选择一个标识符之后,该标识符仍将保持健壮,我们可以计算每个实