作者：陆亚男 导语： 抽样作为统计学中非常常用的一种方法，在当前数据化运营的大背景下，被有效得应用在样本不均衡，快速的概念验证等方面,抽样包含概率抽样和非概率抽,本文主要介绍不同的概率抽样方法的核心思想...整群抽样 (Cluster sampling) 整群抽样又称聚类抽样,是将总体各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群，然后以群为抽样单位进行单纯随机抽样抽取个体的一种抽样方式。...整群抽样与分层抽样存在直接的差异：(1)分层抽样要求各层之间的差异很大，层内个体或者单元差异小，整群抽样是要求群与群之间的差异小，群体之间的单元差异大;(2)分层抽样的样本是从每个层内抽取若干单元或者个体构成的...(class-imbalance)的问题 解决类不平衡，可以采用以下两种方案： (1)过采样:对训练集中样本数量较少的类别(少数类)进行过采样，合成新的样本来环节类不平衡 (2)欠采样:对训练集里面样本数量较多的类别...(3)对于每一个随机选出的近邻xn，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本。
现实情况中，很多机器学习训练集会遇到样本不均衡的情况，应对的方案也有很多种。 笔者把看到的一些内容进行简单罗列，此处还想分享的是交叉验证对不平衡数据训练极为重要。...---- 文章目录 1 样本不平衡的解决思路 1.2 将不平衡样本当作离群点 1.2 欠采样/过采样 **观点：为什么over-sampling在这种情况下工作得不好** **观点：两则的缺陷** **...如何处理数据中的「类别不平衡」？ 1.2 将不平衡样本当作离群点 具体问题具体分析，依据不平衡的比例，如果一些问题是极其不平衡的1：100+，该任务就可以当作寻找离群点。...观点：两则的缺陷 过拟合的缺陷：过拟合风险 欠拟合的缺陷：缺失样本，偏差较大 观点：解决 过采样（或SMOTE）+强正则模型（如XGBoost）可能比较适合不平衡的数据。...，调整阈值得到最终结果 ---- 2 交叉验证CV的有效性 但是如果你处于比赛阶段，如果是分类单一还可以，如果分类较多比较复杂的分类体系的话，过采与欠采就非常困难。
[深度思考]·探究训练集样本不平衡问题对CNN的影响与解决方法 首发于AI Insight ? 卷积神经网络（CNN）可以说是目前处理图像最有力的工具了。...于是就把它简单整理了一下，相关的记录如下。 一、实验数据与使用的网络 所谓样本不平衡，就是指在分类问题中，每一类对应的样本的个数不同，而且差别较大。...这样的不平衡的样本往往使机器学习算法的表现变得比较差。那么在CNN中又有什么样的影响呢？作者选用了CIFAR-10作为数据源来生成不平衡的样本数据。 CIFAR-10是一个简单的图像分类数据集。...可以发现过采样的效果非常好，基本与平衡时候的表现一样了。 过采样前后效果对比，可以发现过采样效果非常好： ? 五、总结 CNN确实对训练样本中类别不平衡的问题很敏感。...平衡的类别往往能获得最佳的表现，而不平衡的类别往往使模型的效果下降。如果训练样本不平衡，可以使用过采样平衡样本之后再训练。
右偏的数据常表现出算术平均数>中位数>众数，即大多数据堆积在左侧，而右侧存在极大值，因此使得众数靠左，均值靠右。 峰度：用来度量随机变量概率分布的陡峭程度。...峰度越大，分布越陡峭，数据越集中，即表现为"瘦高"。 z分数：衡量观测值与样本均值的距离， 图片 表示观测值 图片 与样本均值 图片 有 图片 倍标准差。...这些推断的基础都是基于中心极限定理和随机变量的概率分布。 抽样 抽样方法 常见的抽样方法有简单随机抽样、系统随机抽样、分层抽样和整群抽样，最常用的是简单随机抽样。...配对样本检验： 图片 ： 图片 ，其中 图片 为配对样本的均值， 图片 为配对样本数据 多样本检验： 图片 与 图片 与 图片 等 ： 图片 数据特征 总体标准差已知的单样本检验...中心极限定理 给定一个任意分布的总体，每次从这些总体中随机抽取 n 个样本（统计上大于30），重复 m 次，分别求出这m次的样本平均值。这些样本平均值的分布近似正态分布。
可能有一个或多个预测指标与目标结果高度相关。因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。...由于某些非预测性特征通过随机过采样得到重复和加重，最终可能出现过度拟合的情况，统计上不相关的因素突然出现影响。不过，这个问题是一把双刃剑，因为欠采样会导致跳过一些潜在有用信息的相反问题。...首先，将Sample节点与上流选择节点连接，选择所有大多数类的情况，并确保取消选择可重复分区分配选项，以确保样本的每个子集都是独立创建的。追加样本与少数群体案件。在附加数据上运行建模节点。...通过构建一个由所有少数人案例组成的子集和大多数类别的随机样本来开始这种方法，这个样本与少数人群体大小大致相同。...有可能有多种方式来做到这一点，在这里我们将只显示其中一个重复这个过程一次。您首先从主要类别案例中随机抽样。接下来，您使用自动分类器节点从附加子集构建初步模型。
✅CDF(累积密度函数)-一种给出随机变量小于或等于特定值的累积概率的统计函数。 ✅偏度-描述数据分布的不对称性。 ✅峰度-测量数据分布的尾部。...采样的目的是使数据分析更易于管理、更具性价比且更实用，特别是在处理大型或广泛的数据集时。 ✅随机抽样-在这种方法中，总体中的每个个体或成员都有相等的可能性被选为样本。...它减少了偏差并且确保样本能够代表总体。 ✅分层抽样-根据某些特征（例如年龄、性别、地点）将总体分为子群或子层级。然后，在每个层内进行随机抽样，以确保所有组的代表性。...✅系统抽样-随机选择起点，然后将每个“第k个”个体包含在样本中。它很简单而且通常比简单的随机抽样更有效。...✅召回率-衡量真阳与实际阳性总数的比率，强调模型找到所有相关实例的能力。 ✅F1-Score-精确率和召回率的调和平均值，提供两个指标之间的平衡。
input: - k：族的个数 - D：输入数据集合 output： k个族（子集）的数据集合 methods: 1.D中任选k个对象最为初始种子 2.仿照k均值分配剩余对象 3.随机选取非种子对象...大家回想一下，同样的对数据量进行控制的算法有哪些给我们有启发？ 数据平衡算法 这种方法好像可以减少数据量，哪有没有历史成功案例支持呢？...基于决策树引申出的集成算法 貌似存在一个叫做adaboost、randomforest这类的算法，好像就用了数据平衡的算法。 那么，我们是否可以用在聚类里面呢？...从这张图上，我们可以很清晰的看出，CLARA首先通过类似randomforest里面的随机抽样的方法，将原始数据集随机抽样成若干个子数据集sample data，理论上采样的子集分布应该与原分布近似，所以样本中心点必然与原分布中心近似...除此之外，每一个随机样本的计算负责度为O（ks*s+k（n-k）），s为样本的大小，k为族数，n为总对象数，若抽取样本子集过少，其简化计算的程度也越低。
本来转载于SAS随机抽样 在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。...从总体中抽取样本的过程，称为抽样。 抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体，具有主观意向性，这里不做讨论。...SAS程序会以rep设定的值独立重复抽取若干次样本，每组样本的容量是sampsize或n选项指定的值。...数组元素的顺序需与分层变量排序后的顺序一致。...第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取，此后每隔一个抽样距离的大小抽取一个样本。抽样距离等于总体容量除以样本容量。
所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 ? 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...所以对于这类数据，常见而有效的处理方式有基本的数据处理、调整样本权重与使用模型等三类。 ? 本文将专注于从数据处理的角度来解决数据不平衡问题，后续推文会涉及使用模型来处理。 ?...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...最后总结一下，随机过采样，SMOTE过采样与综合采样只是解决数据不平衡问题方法中的冰山一角，后面还会继续深入浅出使用其他模型来平衡数据，本文使用的数据及源码可以使用电脑点击阅读原文下载。
\mu 之比，用于比较不同样本数据的离散程度。...当偏度系数=0时，分布是对称的 当偏度系数>0时，分布呈正偏态（右偏） 当偏度系数<0时，分布呈负偏态（左偏） （2）峰度（Kurtosis） 用来评估一组数据的分布形状的高低程度的指标。...当峰度系数=0时，是正态分布 当峰度系数>0时，分布形态陡峭，数据分布更集中 当峰度系数<0时，分布形态平缓，数据分布更分散 （3）其他数据分布图 分位数是观察数据分布的最简单有效的方法，但分位数只能用于观察单一属性的数据分布...（2）离散型概率分布 伯努利分布 进行一次实验，若成功则随机变量取值为1，若失败则取值为0，成功的概率为p失败的概率为1-p 二项分布 n个独立的是/非实验中，成功次数的概率分布。...抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样 4.2 置信区间 [e3c9ae7ea47abc5b514d9ded8a8f1274.png] 4.3 假设检验 [a1dcb461c18152e0e320b2056739f0fd.png
2、大数定律 大数定律是指在随机试验中，每次出现的结果不同，但是大量重复试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。...中心极限定理指出，无论风向分布规律是什么，每个样本距离期望的位置的距离分布是符合正态分布的。 03 条件概率与贝叶斯公式 1.概率：度量某事发生几率的数量指标。...3.正态分布的数字特征 ? 4.偏态分布的偏态和峰度 （1）偏态与峰度分布的形状 ? （2）偏度系数（Skewness） 偏度系数（Skewness）用来度量分布是否对称。...>3的峰度系数说明观察量更集中，有比正态分布更短的尾部；<3的峰度系数说明观测量不那么集中，有比正态分布更长的尾部，类似于矩形的均匀分布。 峰度系数的标准误用来判断分布的正态性。...3δ准建立在正态分布的等精度重复测量基础上，造成奇异数据的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi＞3δ，则该测量值为坏值，应剔除。
所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...所以对于这类数据，常见而有效的处理方式有基本的数据处理、调整样本权重与使用模型等三类。 本文将专注于从数据处理的角度来解决数据不平衡问题，后续推文会涉及使用模型来处理。...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...最后总结一下，随机过采样，SMOTE过采样与综合采样只是解决数据不平衡问题方法中的冰山一角，后面还会继续深入浅出使用其他模型来平衡数据
不平衡学习（Imbalanced learning） 不平衡数据的定义 顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，数据集中的多数类 为Smax，少数类为Smin，通常情况下把多数类样本的比例为...采样 随机采样 采样算法通过某一种策略改变样本的类别分布，以达到将不平衡分布的样本转化为相对平衡分布的样本的目的，而随机采样是采样算法中最简单也最直观易 懂的一种方法。...样后不会再被重复采样，有放回采样则有可能。...对于每一个随机选出的近邻x^，分别与原样本按照如下的公式构建新的样本。 xnew=x+rand(0,1)∗(x^−x) ?...活性数据和非活性数据比例接近13000:1，非平衡数据 计算分子指纹 mols = [Chem.MolFromSmiles(smi) for smi in df.canonical_smiles]fps
统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 ? 其中： ? 为总体方差， ? 为变量， ? 为总体平均值， ?...换句话说，异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。 ? 其中： ? 表示异众比率， ? 表示众数次数， ? 表示总体次数。...偏态 峰度系数 统计上是用四阶中心矩来测定峰度的。因为实验研究表明，偶阶中心矩的大小与图形分布的峰度有关。...为了消除变量值水平和计量单位不同的影响，实际工作中是利用四阶中心矩与σ4的比值作为衡量峰度的指标，称为峰度系数。...为样本的算术平均值， ? 为标准差， ? 为样本个数。 疑问 网上搜到的另一个峰度系数公式里 ? 不确定以哪个为准，待以后认真学习后解决。
02 如何进行抽样 抽样方法从整体上分为非概率抽样和概率抽样两种。非概率抽样不是按照等概率的原则进行抽样，而是根据人类的主观经验和状态进行判断；概率抽样则是以数学概率论为基础，按照随机的原则进行抽样。...本节以下内容介绍的抽样方法属于概率抽样。 1. 简单随机抽样 该抽样方法是按等概率原则直接从总样本中抽取n个样本，这种随机抽样方法简单、易于操作，但是它并不能保证样本能完美代表总体。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。 2....整群抽样 整群抽样是先将所有样本分为几个小群体集，然后随机抽样几个小群体集来代表总体。 这种操作方法与之前的3种方法的差异点在于该方法抽取的是小群体集，而不是每个数据个体本身。...缺失值、异常值、重复值等特殊数据的分布要与整体数据分布一致。 异常检测类数据的处理： 对于异常检测类的应用要包含全部异常样本。
随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽样（Bootstrap抽样）从训练集中抽取多个样本集，每个样本集可以重复出现或不出现某些样本。...随机选择特征：对于每个决策树的节点，在选择最优分割特征时，只考虑特征集的一个随机子集，而不是所有特征。 构建决策树：基于随机抽样的样本集和随机选择的特征集，构建决策树。...鲁棒性：能够处理缺失值和异常值，对于不平衡数据也能保持平衡。 抗过拟合：通过随机抽样和特征选择的随机性，随机森林可以降低过拟合风险。 适用于大规模数据：可以处理大规模数据集，且具有较快的训练速度。...选择基学习器的类型，一般是决策树，可以是CART树等。 样本采样：随机选择样本进行构建每棵树，采用Bootstrap抽样方法（有放回抽样），保证每棵树的训练集不同。...模型调参： 超参数调优：使用交叉验证等方法对随机森林的超参数进行调优，如树的数量、最大深度、最小叶子节点样本数等。 特征选择参数调优：调整特征选择的参数，如随机选择特征的个数等。
⚪在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果 ⚪总结论述 ⚪样本不平衡问题概述 ⚪本文Easyensemble的主要改进点 ⚪代码 || 在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果 将Easyensemble...应用到气象样本不平衡问题的缓解中，其中0（正样本）：1（负样本） = 4723：84，仅调整了每个基模型的正负样本比例数，Easyensemble便可取得比SMOTE和原LightGBM方法更高的TS。...，其从全局来看能尽量避免有效信息的丢失以及过采样方法带来的异常值、模型训练难度加大等问题，目前已在相当领域取得了较传统样本不平衡处理方法更优的分类结果。...随机过采样：从少数类样本集中随机重复抽取样本（有放回）以得到更多的样本。 缺点：过采样对少数样本进行了复制多份，虽然扩大了数据规模，但是也容易造成过拟合。...，即按照少数类样本的数量将多数类样本分割成多个子集，然后分别与少数类样本进行组合，之后将各个组合样本分别使用Adaboost算法进行训练，再通过集成策略输出结果。
正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法。许多统计过程均依赖于总体正态性，是参数统计分析的前提。...即： SPSS描述统计探索分析过程，计算峰度、偏度及输出Q-Q概率图形 （1）主要步骤：案例数据下载 欢迎关注 分析——描述统计——探索分析 绘制——直方图（带检验的正态图） （2）关于峰度Ku和偏度Sk...（3）Q-Q概率图 如果样本数据服从正态分布，则样本点应该围绕在第一象限的对角线上，对角线为标准正态分布理论线，否则不符合正态分布。...我的建议，深入研究你期望使用的统计分析方法，查看它适用条件的严苛程度，比如方差分析，它有“样本独立”“正态”“方差齐”的条件，首先，我们判断出方差分析对“样本独立”的条件是最为严苛的，但这个条件基本都满足...，同时，我们了解到方差分析模型本身的稳定性比较好，所以，可以认为，在样本充足的状况下，因变量不过分的偏态（非完全正态），是可以接受的。
这种可能的结果称为样本点，所有样本点的集合称为样本空间。 这里出现了两个东西，样本点及其集合。对，就是用集合语言来描述这些内容。 事件定义为样本空间的一个子集。...至少发生了 和 事件之一的事件称为事件的并集，并用 表示。例如，出现奇数的事件 与出现小于或等于 的事件 的并集表示为 另一方面，事件 和 同时发生的事件称为事件的交集，用 表示。...俄国数学家科莫哥洛夫（Kolmogorov）通过以下三个公理来定义了概率，而这些公理是对概率显然应该满足的特性的一种抽象。 1.非负性：对于任意事件 2.归一性（幺正性）：适用于整个样本空间。...随机变量 的方差 定义为 实际上，可以将以上表达式展开， 通常会使计算变得更容易。对于常数 ，方差运算 满足以下性质： 可以看到，这些性质与期望的性质完全不同。...偏度和峰度分别表示概率分布的不对称性和尖锐度，它们分别定义为 分母中的 和 用于规范化处理，峰度定义中包含的 将正态分布的峰度归零。
比如在对垃圾邮件进行分类时，我们提出的分类规则可以将垃圾邮件与非垃圾邮件区分开。 模型：在机器学习领域中，假设和模型这两个术语常常可以互换使用。...测试集：12Setosa, 22Versicolor, 16Virginica 假设Iris数据集是真实种群的代表（比如假设Iris flower在自然界是均匀分布的），我们就创建了两个非均匀类分布的不平衡数据集...如果一个数据集在随机抽样之前有很高的类别不平衡，那么问题就更严重了。在最坏的情况下，测试集甚至不包含任何少数类的样本。因此，推荐的做法是用层次化的方式划分数据集。...需要指出的是，以非层次化的方式下随机抽样，在使用相对较大和类别较平衡的数据集时通常不是一个大问题。然而，在我看来，层次化重采样在机器学习应用中通常是有益的。...与重复holdout方法相比，k-fold交叉验证的测试数据没有重叠，而重复holdout是重复使用样本进行测试。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
