集，非常感谢@trentb 我发现整个val集的焦点损失是模型能力的一个相对好的度量，F1不是一个好的度量，因为它对阈值敏感，阈值取决于列车和val集的分布。...我试图通过将每个类的比率设置为与列车组相同来评估模型的能力。我这样做是因为我认为我不应该根据公共LB调整阈值，但是如果我设置预测的比率稳定，并且如果模型更强，则得分会提高。...我使用了lovasz损失函数因为我认为虽然IOU和F1不一样，但它可以在某种程度上平衡Recall和Precision。 我没有使用过采样。...第一个是保持标签与公共测试集的比例，因为我们不知道稀有类的比例，I将它们设置为火车组的比率。第二个是保持标签的比例与列车组和公共测试组的平均比率。 为什么？...在训练时，我使用V18数据抗体ID来分割样本，将样本保存在验证集中，并将具有相同ID的其他样本放入训练集中。我使用top1-acc作为验证度量。
目前较热门的深度学习行人重识别模型的方法包括分类（使用ID loss）、度量学习（使用pairwise loss或 triplet loss），以及它们的组合（例如ID + triplet loss）。...GS为所有的类别构建一个图，并且总是对最近的相邻类别进行采样 因此，对于大规模的行人重识别训练来说，在分类或是度量学习中涉及类别参数或是特征并不高效。...相比之下，团队认为小批量中的样本两两之间的深度度量学习更加合适。因此，批量采样器对高效学习起着重要作用。著名的PK采样器是行人重识别中最热门的随机采样方法。...需要注意的是，与其他小批量采样方法不同的是，对于GS采样器来说，每一次传播中，小批量数量或迭代次数总是C，这与参数B、P和K无关。尽管如此，参数B仍然影响每个小批量的计算量。...虽然RandPerson是合成的，但结果表明，用其学习的模型可以良好地泛化到真实世界的数据集。 M3L使用了不同的测试协议，因此结果不具有直接可比性。
2.4 重采样（250、500或1000Hz）（可选）用户可以选择将他们的数据重采样到250、500或1000 Hz。...用户可以使用此选项来减少文件大小，或将数据与以较低的采样率收集的其他项目或文件对齐（注意，用户可能不会对数据进行上采样，例如从500到1000 Hz）。...HAPPE+ER功能优化这些常见的采样率（例如小波阈值步骤），用户采样率从高往下可以实现最佳性能重新采样（例如从2000 Hz到1000 Hz）。...2.13 坏通道插补对于所有的HAPPE+ER运行，无论分割选项如何，任何在坏通道剔除处理步骤中被移除的通道现都会可球形插值。通道插值为用户指定的完整通道集重新填充数据，并减少均值重参考时的偏差。...插值的通道将被记录在HAPPE的处理报告中，以供数据重用。2.14重参考（平均或COI）（可选）用户可以指定使用所有通道的平均参考或使用一个或多个信道的信道子集。
文中所有蓝色字体均为链接，文章内部无法直接跳转，请点击阅读原文以访问链接 我曾经的文章中，写到了XGBoost、LightGBM和Catboost的对比研究。...) 除了选择功能重要性的类型之外，我们还应该知道我们想要使用哪些数据来寻找特性重要性——训练、测试或完整数据集。...虽然这两种方法都可以用于所有类型的度量，但是建议使用LossFunctionChangefor对度量进行排序。...除了PredictionValuesChange之外，所有其他方法都可以使用测试数据，使用训练在列车数据上的模型来发现特征的重要性。 为了更好地理解这些差异，下面是我们讨论的所有方法的结果: ? ?...然而，直接比较这些方法是不公平的，因为预测值变化是基于列车数据，而其他所有方法都是基于试验数据。 我们还应该看到运行所有这些程序所需的时间： ?
1.1.1 Holdout 重采样描述 在 mlr 包中使用交叉验证，第一步是进行重采样描述，这是一组简单的指令，用于将数据分割成测试集和训练集。...例如，基于这种交叉验证，我们的模型似乎很难区分非糖尿病患者和化学糖尿病患者。 这种交叉验证方法的唯一真正的好处是它比其他形式的交叉验证计算量更小。这使得它成为计算量大的算法中唯一可行的交叉验证方法。...1.2.2 如何选择重复次数 一种合理的方法是选择在计算上合理的多次重复，运行该过程几次，然后看看平均性能估计是否有很大差异，如果变化很大，应该增加重复的次数。...LOO <- makeResampleDesc(method = "LOO")#重采样描述 运行交叉验证并获得平均性能度量： LOOCV <- resample(learner = knn, task...对于 每一个 k 值，在所有这些迭代中进行平均性能度量，并与所有其他 k 值的平均性能度量比较。 Step 4.
这是因为在很多实际的问题中，虽然训练数据是高维的，但是与学习任务相关也许仅仅是其中的一个低维子空间，也称为一个低维嵌入，例如：数据属性中存在噪声属性、相似属性或冗余属性等，对高维数据进行降维能在一定程度上达到提炼低维优质属性或降噪的效果...一般地我们都通过交叉验证法（简单来说，就是一部分样本做训练集，一部分做测试集）来选取一个适当的k值。...对于距离度量，不同的度量方法得到的k个近邻不尽相同，从而对最终的投票结果产生了影响，因此选择一个合适的距离度量方法也十分重要。...这里也是相同的问题：若我们的样本数据点本身就不是线性分布，那还如何使用一个超平面去近似表出呢？因此也就引入了核函数，即先将样本映射到高维空间，再在高维空间中使用线性降维的方法。...，例如：身高和体重，一般人越高，体重也会重一些，他们之间存在较大的相关性。
李等人首先提取音频和视觉特征，然后提出基于三元组学习的深度神经网络嵌入模型，用于学习基于深度度量学习的度量，以促进视频监控中的人类定位。该方法优于其他方法，因为预定义的距离度量可能不足以满足视觉任务。...Hu等人使用基于距离度量的方法进行视觉跟踪，表明在度量空间中工作的优势。 人员重识别。人员重识别是机器学习的重要问题，旨在识别同一人在不同情况下拍摄的不同图像。...基于CNN+Siamese网络的模型在大型数据集上实现高效的3D图像检索，使用结合相关性和辨别损失的度量损失。训练过程中隐藏层也使用度量损失。...混合损失受到三元组损失的启发，除了anchor和负样本之外，还使用三个正样本和三个负样本来建立样本之间的相似关系。图6h说明了在使用局部邻域时相似样本如何接近最近的集群。...度量损失函数如对比损失、三重损失、四重损失和n对损失，增加数据样本大小，但可能导致训练时间过长和内存消耗大。硬负挖掘和半硬负挖掘提供信息丰富的样本，而正确的采样策略对快速收敛至关重要。
我在机器学习中看到的一个常见错误是没有对度量标准给予足够的关注。Scikit-learn 将精度用作默认度量。但一旦你有了一个不平衡的数据，准确度是一个可怕的指标。你真的应该考虑使用其他指标。...我们不会改变默认的度量标准，因为准确性被广泛使用，而且有如此清楚的解释。但是，在机器学习中，查看其他度量并为你的用例考虑是否使用它们是最常见的问题。 ? 什么是管道？...它非常方便，能够使编写错误的代码出现的更少，因为它可以确保你正的训练集和测试集是一致的。最后，你应该使用交叉验证或网格搜索 CV。在这种情况下，重要的是所有的预处理都在交叉验证循环中进行。...你可以研究的其他指标是 F1 指标或平均召回率/精确度，这些也很有趣。 Haebichan Jung：Scikit-learn 包中是否有其他工具或功能让你觉得使用不足或被低估？...重采样非常吸引人的地方在于，你经常可以抛出大量数据，却不会真正影响结果。
在这些情况下，除了应用某种方法来解决类不平衡问题外，建议引入其他评估指标，例如精度precision，召回率和F1-Score。...如今，有更多有希望的技术试图改善基于随机方法的弊端，例如合成数据增强（SMOTE [2]，ADASYN [3]）或基于聚类的欠采样技术（ENN [4]）。...我们已经知道基于欠采样和过采样的技术是什么，让我们看看如何在实践中使用它们！...如我们所见，欠采样算法从多数类中删除了样本，使其与少数类保持一致。另一方面，过采样算法会复制少数类的元素（如果您看到的话，该图看起来类似于图4中的图）。...我们还看到了一个示例，该示例如何使用基于采样和数据扩充的算法解决类不平衡问题。我们还利用了不平衡学习库来扩展示例中使用的算法。
统计学分析 影像组学中使用的统计方法的选择取决于多个因素（例如，是否将影像组学特征用作结果或预测因素，或者影像组学分析是否是验证性研究的一部分）。...研究人员进一步总结说，如果所有CT参数保持不变，除了FOV、管电压和管电流外，那么分析的提供的信息的影像组学特征只能总结为10个。...Mackin等人表明，通过应用基于重采样的校正并在频域中使用Butterworth低通滤波器，可以减少因像素大小变化引起的CT影像组学特征的变化。...研究人员必须在训练和测试数据集中努力确保平衡（即所有表型组的可比样本量）。目前，正在使用随机上采样、下采样和其他方法等数据采样方法来平衡数据。根据不平衡数据集的特征，最佳解决方案会有所不同。...特征提取 提供所用算法的技术透明度有关方程式的详细信息；文件化代码（开源或内部代码）；有关代码和数据访问的信息（如适用）；有关预处理过滤器的详细信息；后处理步骤和其他任务 统计分析 根据方法提供统计设计的详细信息一
然后，我回到起点，思考如何构建与结构不相关的泛化指标，例如考虑平坦度比率。 最后，我想到，可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...从训练集采样小批量的过程，在某种程度上模拟了从一些基础数据分布中采样训练集和测试集的效果。因此有可能，从一个小批量到另一个小批量的泛化能力，也就代表了一个方法从训练集到测试集的泛化能力。...我们如何利用这种想法，提出某种基于小批量，特别是依据函数锐度或局部偏导数而构建的泛化能力度量方法？ 首先，我们考虑随机过程 f(θ)，这可以通过评估一个随机小批量的损失函数得到。...此外，如果 ϵ 足够小，则可以使用对 f_1 和 f_2 的一阶泰勒近似，解析地在 ϵ 球面内找到近似极小值。为此，我们只需要在 θ 处计算梯度。...由于数据子采样是泛化（训练集 vs 测试集）和小批量随机梯度下降中都出现的情况，所以，这些度量可能有助于利用 SGD 实现更好的泛化。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
然而，仅仅通过准确性评估模型的性能本身可能会出现问题，因为我们可能会遇到准确性悖论这样的问题。例如，假设我们有一个不平衡的训练数据集，其中目标人群（1％）的比例很小，我们预测谁是欺诈或其他灾难性事件。...有些样例要求最大限度地减少错失率，其他样例更侧重于最大限度地减少错误警报，特别是如果客户满意度是主要目标。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。...作为一个经验法则，如果有大量的观测数据可用，则使用欠采样，否则，过采样是首选方法。 以下步骤概述了使用欠采样技术的开发步骤的一个简单示例。...通过按比例选择所有“坏”病例和“好”病例的随机样本，例如分别选择35％/ 65％，创建一个平衡的训练视图。如果存在足够数量的“不良”情况，则从不平衡训练分区得到欠采样，否则使用整个群体进行欠采样。...使用通常的建模步骤选择最好的一组预测变量： 候选变量的选择 精细的分类 使用最佳分箱进行粗分类 证据权重或虚拟变换 逐步逻辑回归模型 如果不是在步骤1中创建的，则将完整的不平衡数据集划分为训练和测试分区
然后，我回到起点，思考如何构建与结构不相关的泛化指标，例如考虑平坦度比率。 最后，我想到，可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...上述方法理论基础很薄弱，且只针对一种可能类型的参数重设。 平坦度度量 跟随着 Dinh 等人的思路，如果在参数重设的情况下泛化能力具有不变性，用来预测泛化能力的度量值也不应随之改变。...从训练集采样小批量的过程，在某种程度上模拟了从一些基础数据分布中采样训练集和测试集的效果。因此有可能，从一个小批量到另一个小批量的泛化能力，也就代表了一个方法从训练集到测试集的泛化能力。...我们如何利用这种想法，提出某种基于小批量，特别是依据函数锐度或局部偏导数而构建的泛化能力度量方法？ 首先，我们考虑随机过程 f(θ)，这可以通过评估一个随机小批量的损失函数得到。...由于数据子采样是泛化（训练集 vs 测试集）和小批量随机梯度下降中都出现的情况，所以，这些度量可能有助于利用 SGD 实现更好的泛化。 ?
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。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。...对于不平衡的数据集模型，f1分数是最合适的度量。因此，我们使用f1得分进行比较。 现在，我们将按顺序应用RandomOverSampler，RandomUnderSampler和组合采样的方法。 ?...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。...如果我们重新采样测试数据或所有数据，则可能导致数据泄漏。...imblearn库中还有其他技术和算法，请检查该库文档。 我们应该谨慎使用这些技术，因为它们会改便我们的数据分布。
实际上，在很多实际问题中，虽然训练数据是高维的，但是与学习任务相关也许仅仅是其中的一个低维子空间，也称为一个低维嵌入，例如：数据属性中存在噪声属性、相似属性或冗余属性等，对高维数据进行降维能在一定程度上达到提炼低维优质属性或降噪的效果...一般通过交叉验证法来选取一个适当的k值。 ? 10_2.png 对于距离度量，不同的度量方法得到的k个近邻不尽相同，从而对最终的投票结果产生了影响，因此选择一个合适的距离度量方法也十分重要。...kNN的重要假设: 任意测试样本 附近任意小的 距离范围内总能找到一个训练样本，即训练样本的采样密度足够大，或称为 “密采样”( dense sample) 。...这里也是相同的问题：若我们的样本数据点本身就不是线性分布，那还如何使用一个超平面去近似表达呢？...10_22.png 此时各个属性之间都是相互独立无关的，但现实中往往会存在属性之间有关联的情形，例如：身高和体重，一般人越高，体重也会重一些，他们之间存在较大的相关性。
然而，很少有关于细粒度收集如何帮助缩短TTD（检测时间）和/或TTR（解决时间）的讨论。...下表列出了通常在页面视图中收集的其他度量的子集。表中的第二列对应于每个度量的对应数值的最大值（最大的值的当然是正在使用监测服务的函数）。...ou8cxbrgem.png 通常会监控多个度量标准，例如每个页面视图，以帮助定位可用性或性能问题。...例如，在纽约的美国运通客户可能会遇到很高的响应时间，而在洛杉矶的美国运通客户可能会有非常流畅的体验。然而，在需要大量页面访问量的人口稠密地区，是否需要对每一个页面视图都收集度量呢？...由于异常情况分布稀疏，因此低采样率会掩盖异常情况，因此上述情况也在意料之中。话虽如此，在高吞吐量系统的情况下，异常的稀疏性会大大减小，因此可以使用低采样率来处理数据集。
每个由EIGRP服务的AS或协议(例如IP、IPX或AppleTalk)都是一个独立的进程。...如果多个 EIGRP 自治系统与多个相互重分配点结合使用，则当重分配点上未正确执行过滤操作时，会导致 EIGRP 拓扑表中存在差异。...如果可能，思科建议您在任何一个自治系统中只配置一个 EIGRP 自治系统。 您也可以使用其他协议，例如边界网关协议 (BGP)，以便连接两个 EIGRP 自治系统。 Q....尽管 EIGRP 在使用passive-interface 命令配置的接口上不会发送或接收路由更新，它仍然会在其他非被动接口发送的路由更新中包含该接口的地址。...执行到/来自其他路由协议的重分配功能。 Q. EIGRP 中提供了哪些负载均衡选项？ A.offset-list 能够用于修改 EIGRP 通过特定接口获知的路由度量值或可使用 PBR 的路由度量值。
因此，这就是为什么我们要建立模型并牢记领域的原因。在某些领域要求我们将特定比率作为主要优先事项，即使以其他比率较差为代价。例如，在癌症诊断中，我们不能不惜一切代价错过任何阳性患者。...但是让我警告您，准确性有时会导致您对模型产生错误的幻想，因此您应该首先了解所使用的数据集和算法，然后才决定是否使用准确性。...在讨论准确性的失败案例之前，让我为您介绍两种类型的数据集： 平衡的：一个数据集，包含所有标签/类别几乎相等的条目。例如，在1000个数据点中，600个为正，400个为负。...不平衡：一种数据集，其中包含偏向特定标签/类别的条目的分布。例如，在1000个条目中，有990个为正面类别，有10个为负面类别。 非常重要：处理不平衡的测试集时，切勿使用准确性作为度量。 为什么？...但是，如果您的数据集不平衡，请不要使用准确性作为度量。如果您想对模型进行更深入的评估，以使概率分数也得到权重，请选择对数损失。 请记住，请务必评估您的训练！
图2-1 LMLE[6] Large margin local embedding (LMLE)[6]使用了一种新的五元组采样方案 (quintuplet sampling scheme)，以学习保持inter-cluster...2.4 小结 与其他不平衡学习范式相比，类别重平衡方法相对简单，并可以取得较好的效果。 然而，这类方法的缺点是，大多数类别重平衡方法都以牺牲头部类的效果为代价来改善尾部类的效果。...3.1 迁移学习 篇幅原因，此处预留一篇文章：《不平衡之钥: 迁移学习》 迁移学习试图从源域 (如数据集、任务或类别)迁移知识，以增强目标域上的模型训练。...然而，简单地使用现有的类别不可知增强技术来改进不平衡学习是不利的，因为考虑到头部类有更多的样本并且将被扩充更多，它们可能会进一步增加不平衡。如何更好地为长尾学习进行数据增强仍是一个悬而未决的问题。...度量学习 Metric learning旨在设计特定任务的距离度量，以确定目标之间的相似性或差异性；在不平衡学习中，基于度量学习的方法设计基于距离的损失，以探索更具区分性的特征空间。
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