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SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理

SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理 1. 数据集的纵向串接： 数据集的纵向串接指的是，将两个或者多个数据集首尾相连，形成一个新的数据集。...据集的横向合并： 数据集的横向合并，指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来，形成新的数据集。 2. 数据集的纵向串接两种方法：1）使用SAS DATA步的SET语句。...2）使用SAS过程步的APPEND过程。 2.1....使用APPEND过程，SAS不会处理主数据集中的观测，而是直接将追加数据集的观测添加到主数据集最后一条观测后面，且变量仅包含主数据集中的变量。 3....数据集的更改 7.1 单个数据集的更改MODIFY语句 DATA 原数据集; MODIFY 原数据集; RUN; 7.2 两个数据集的更改MODIFY语句 DATA 主数据集; MODIFY

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不平衡数据集分类实战：成人收入数据集分类模型训练和评估

数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些，存在着一定程度的分布不平衡。 针对这一数据集，可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。...在本教程中，您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据集开发分类模型并对其进行评估。 学习本教程后，您将知道： 如何加载和分析数据集，并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下： 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分： 成人收入数据集介绍 数据集分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据集介绍 在这个教程中，我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据集...同时这些标签数据分布不平衡，'<=50K'类标签比重更大。 考虑到标签数据分布不平衡的情况并不严重，并且两个标签同等重要，本教程采用常见的分类准确度或分类误差来反映此数据集上的相关模型性能。...分析数据集 成人数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多一般性的或专门为不平衡分类设计的机器学习算法。

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    如何修复不平衡的数据集

    我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...但是，此分类器不允许平衡数据的每个子集。因此，在对不平衡数据集进行训练时，该分类器将偏爱多数类并创建有偏模型。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型的整体性能将受到其预测稀有点和少数点的能力的限制。识别和解决这些问题的不平衡性对于所生成模型的质量和性能至关重要。

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    批量改变SAS数据集字符型变量的长度

    临床试验的SAS程序猿/媛都知道，FDA对所提交的数据集的大小是有限定的，因为数据集过大在操作时会有点麻烦（比如打开会很慢），所以当我们生成最终的数据集时就要进行一个操作：按照字符型变量值的最大长度来重新定义变量的长度...，以删除多余的空格从而减少数据集的大小。...这个数据集，而是用了视图SASHELP.VTABLE，这是为了说明另一个问题：SASHELP.VTABLE虽然可以直接在DATA步中使用，但是不建议使用，因为在我们使用这个视图时SAS后台执行视图的操作并没有优化...这些都会大大的影响程序运行效率，故建议使用数据字典，原因在SAS在线文档中有说明，搬运如下： When querying a DICTIONARY table, SAS launches a discovery...这个数据集最方便了，程序如下： /*SDTM数据集所在的逻辑库名字*/ %let slib=TRANSFER; /*METADATA所在的逻辑库名字*/ %let mlib=META; options

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    机器学习中不平衡数据集分类模型示例：乳腺钼靶微钙化摄影数据集

    一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。...研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。 由于类别不平衡十分严重，这是一个非常流行的不平衡分类数据集。...其中98%的候选图像不是癌症，只有2%被有经验的放射科医生标记为癌症。 在本教程中，您将发现如何开发和评估乳腺癌钼靶摄影数据集的不平衡分类模型。...教程概述 本教程分为五个部分，分别是： 乳腺摄影数据集 浏览数据集 模型试验和基准结果 评估模型 评估机器学习算法 评估代价敏感算法 对新数据进行预测 乳腺摄影数据集 在这个项目中，我们将使用一个典型的不平衡机器学习数据集...探索数据集 乳腺摄影数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多专门为不平衡分类设计的技术。一个典型的例子是流行的SMOTE技术。

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    SAS学习︱逻辑库、数据集创建与查看、数据库链接（SAS与R的code对照）

    数据集，包括数据文件+SAS视图，可以像R中双击获取数据结构图表，不过这样效率较低，可以使用其他方法，譬如数据字典的方式describe view，详细内容见三、数据查看。...libname fv "F:\SAS\SAS 9.4 space"; /*fv是数据库名字*/ data fv.forever; /* #forever代表在fv下的forever数据集...数据集索引 SASHELP.VINDEX DICTIONARY.MEMBERS SAS数据集 SASHELP.VMEMBER DICTIONARY.OPTIONS 目前设定的SAS系统选项 SASHELP.VOPTION...代表数据库名称，datasrc代表SQL中的数据集名称*/ 还有RODBC访问。...1、content方式 查询数据的内容（summary） 针对一些头文件里面的隐藏数据集，可以用这样的方式看到，类似summary，不过内容没有那么详细。

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    不平衡数据集的建模的技巧和策略

    通过这些技巧，可以为不平衡的数据集构建有效的模型。 处理不平衡数据集的技巧 重采样技术是处理不平衡数据集的最流行方法之一。这些技术涉及减少多数类中的示例数量或增加少数类中的示例数量。...在不平衡数据集上提高模型性能的策略 收集更多数据是在不平衡数据集上提高模型性能的最直接策略之一。通过增加少数类中的示例数量，模型将有更多信息可供学习，并且不太可能偏向多数类。...这些策略可以帮助平衡数据集，为模型提供更多示例以供学习，并识别数据集中信息量最大的示例。...选择正确的指标 在处理不平衡数据集时，选择正确的指标来评估模型的性能非常重要。传统指标，如准确性、精确度和召回率，可能不适用于不平衡的数据集，因为它们没有考虑数据中类别的分布。...总结 在这篇文章中，我们讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略。不平衡的数据集可能是机器学习中的一个常见问题，并可能导致在预测少数类时表现不佳。

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    【图像分割】开源 | 不平衡数据集的后验校正

    来源： 乔治亚理工学院 论文名称：Posterior Re-calibration for Imbalanced Datasets 原文作者：Junjiao Tian 内容提要 当训练标签分布严重不平衡以及测试数据与训练分布不一致时...为了解决由测试标签分布的不平衡引起的偏移问题，我们从最优贝叶斯分类器的角度出发，推导出一种训练后再平衡的技术，该技术可以通过基于KL-divergence的优化来解决。...该方法允许灵活的训练后超参数在验证集上有效地调整，并有效地修改分类器边缘来处理这种不平衡。...我们进一步将该方法与已有的似然偏移方法相结合，从贝叶斯的角度对其进行重新解释，证明我们的方法可以统一处理这两个问题。本文方法可以方便地用于底层架构不可知的概率分类问题。...我们在六个不同的数据集和五个不同的架构上进行了实验，包括大规模的不平衡数据集，例如用于分类的iNaturalist和用于语义分割的Synthia，结果证明了本文方法的先进性和准确性。

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    技术探讨 | 数据集不平衡对单细胞数据整合的影响

    这一方面非常相关，因为在常用的整合技术中，并不存在能够轻易弥补数据集不平衡的机制。 Para_03 在此，我们对数据集不平衡对 scRNA-seq 数据整合的影响进行了广泛分析。...为了确定数据集不平衡对整合结果和下游分析的影响，我们进行了调整数据集平衡的整合实验。...为了将测试扩展到更复杂的设置，我们分析了具有普遍不平衡的数据集，包括不平衡的 PBMC 数据集、时间序列小鼠后脑发育数据以及来自不同患者的胰腺导管腺癌（PDAC）样本。...为了确定数据集不平衡在单细胞RNA测序(scRNA-seq)整合中的影响，使用当前最先进的scRNA-seq整合技术，对两个控制均衡的数据集和四个已经存在不平衡的复杂数据集进行了整合。...未来基于方法的基准测试研究应详尽地展示那些明确寻求解决数据集不平衡问题的技术，并包括几个存在高度不平衡的数据集。

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    常见的大模型评测数据集

    创建该数据集是为了支持对需要多步骤推理的基本数学问题进行问答的任务。 GSM8K 是一个高质量的英文小学数学问题测试集，包含 7.5K 训练数据和 1K 测试数据。...数据集分为挑战集和简单集，其中前者仅包含由基于检索的算法和单词共现算法错误回答的问题。我们还包括一个包含超过 1400 万个与该任务相关的科学句子的语料库，以及该数据集的三个神经基线模型的实现。...C-Eval是一个全面的中文基础模型评测数据集，它包含了 13948 个多项选择题，涵盖了 52 个学科和四个难度级别。...CMMLU 是一个包含了 67 个主题的中文评测数据集，涉及自然科学、社会科学、工程、人文、以及常识等，有效地评估了大模型在中文知识储备和语言理解上的能力。...）中表现的数据集。

    7K10

    AI 模型中的“it”是数据集

    模型效果的好坏，最重要的是数据集，而不是架构，超参数，优化器。我现在已经在 OpenAI 工作了将近一年。在这段时间里，我训练了很多生成模型。比起任何人都有权利训练的要多。...当我花费这些时间观察调整各种模型配置和超参数的效果时，有一件事让我印象深刻，那就是所有训练运行之间的相似之处。我越来越清楚地认识到，这些模型确实以令人难以置信的程度逼近它们的数据集。...这表现为 - 长时间训练在相同数据集上，几乎每个具有足够权重和训练时间的模型都会收敛到相同的点。足够大的扩散卷积-联合产生与 ViT 生成器相同的图像。AR 抽样产生与扩散相同的图像。...这是一个令人惊讶的观察！它意味着模型行为不是由架构、超参数或优化器选择确定的。它是由您的数据集确定的，没有别的。其他一切都是为了高效地将计算逼近该数据集而采取的手段。...那么，当您提到“Lambda”、“ChatGPT”、“Bard”或“Claude”时，您所指的不是模型权重。而是数据集。

    11010

    基于CelebA数据集的GAN模型

    上篇我们介绍了celebA数据集 CelebA Datasets——Readme 今天我们就使用这个数据集进行对我们的GAN模型进行训练 首先引入一个库 mtcnn 是一个人脸识别的深度学习的库，传入一张人脸好骗...，mtcnn库可以给我们返回四个坐标，用这四个坐标就可以组成一个矩形框也就是对应的人脸位置 安装方式： pip install mtcnn 教程中的用法： 下面是一个完整的实例，准备数据集 # example...face_pixels) image = image.resize(required_size) face_array = asarray(image) return face_array 然后加载脸部的头像数据...all_faces.shape) # save in compressed format savez_compressed('img_align_celeba.npz', all_faces) 上面这这一步会把数据压缩存储在一个...npz的文件里，全是以numpy的格式保存的。

    1.3K30

    处理不平衡数据集的5种最有用的技术（2）

    今天继续为同学们讲述剩余3种有效的技术来解决不平衡数据集所带来的问题。 3.模型中的类权重 ? 大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。...compute_class_weight class_weights = compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y) 4.更改评估指标 每当我们使用不平衡的数据集时...因此，我们创建了一个预测整个训练集“否”的模型。 准确度是多少（通常是最常用的评估指标）？ 它超过99％，因此从准确性上来说，此模型相当不错，但毫无价值。 现在，F1分数是多少？...异常检测 是指识别稀有物品，事件或观察结果，这些发现因与大多数数据有明显差异而引起怀疑 您可以使用隔离林或自动编码器进行异常检测。 c）基于模型 一些模型特别适合于不平衡的数据集。...例如，在增强模型中，我们对在每次树迭代中被错误分类的案例赋予更多权重。 结论 使用不平衡的数据集时，没有一种大小可以适合所有人。您将不得不根据自己的问题尝试多种方法。

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    处理不平衡数据集的5种最有用的技术（1）

    这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。 您是否曾经遇到过这样一个问题，即您的数据集中的正类样本太少而模型无法学习？...在这种情况下，仅通过预测多数类即可获得相当高的准确性，但是您无法捕获少数类，这通常是首先创建模型的关键所在。 这样的数据集很常见，被称为不平衡数据集。...不平衡的数据集是分类问题的特例，其中类别之间的类别分布不均匀。...通常，它们由两类组成：多数（负）类和少数（正）类 可以找到各个领域中不同用例的不平衡数据集： 财务：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为1-2％ 广告投放：点击预测数据集也没有很高的点击率。...这篇文章是关于解释可用于处理不平衡数据集的各种技术的。 1.随机欠采样和过采样 ? 处理高度不平衡的数据集的一种被广泛采用且也许是最直接的方法称为重采样。

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    SAS-一个关于specification与分析数据集的小工具

    今天小编要分享一段根据Specification文件自动加工分析数据集的小程序，可以实现自动修改分析数据集变量标签、变量顺序、观测排序、变量属性、检验是否有遗漏变量及抓取其他数据集中的变量。...这个文件用来解释我们分析数据集里面的变量以及变量生成的过程，并指导分析数据集SAS程序的编写。...一般的Spec文件的结构其实和小编的差不多，小编这里多了俩列，一列是Flag(生成分析数据集的时候直接抓取其他数据集中的变量)；另外一列就是Sortorder(控制观测排序)。...这一步的目的是将Spec文件中的metadata与指定的sheet导入SAS中。metadata表的作用是这个表包含了每个数据集的标签（不是变量的标签）。 ? 这一步对是否取其他数据集中的变量做处理。...基于数据的多变性，目前这里小编就设置了一种抓取（单数据集直接获取变量无加工），如果涉及到了变量从多个数据集中取值、填补等等，这个肯定是不行的。

    2.1K60

    2021年大数据Flink（十九）：案例一 基于时间的滚动和滑动窗口

    ---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package...:  * 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4  * 需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口... * 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口  */ public class WindowDemo01_TimeWindow {     public...--基于时间的滚动窗口         //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔)         SingleOutputStreamOperator<CartInfo

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    2021年大数据Flink（二十）：案例二 基于数量的滚动和滑动窗口

    ---- 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; /**  * Author lanosn  * Desc  * nc -lk 9999  * 有如下数据表示...--基于数量的滚动窗口  * 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口  */ public class WindowDemo02_CountWindow...,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口         //countWindow(long size, long slide)         SingleOutputStreamOperator

    76120

    从金融时序到图像识别：基于深度CNN的股票量化策略（附代码）

    6天滚动 现在数据集的每一行都有15个新特征。如果将这些数字重新组合成一个15x15的数组，就得到了一个图像！但是有一件事要记住。在构建这些图像时，应保持相关技术指标在空间上的密切性。...如果窗口内的中间数字最大，则将最后一天（第11天）标记为“卖出”，如果中间数字最小，则将最后一天标记为“买入”，否则标记为“持有”。像前面解释的那样滚动窗口并重复。...这个想法是在谷底买入，在任何一个11天窗口的顶点卖出。 2、训练 作者使用了滚动窗口进行训练。...图片来自：www.windquant.com 3、标记数据 在本文中，我们使用了作者的原始标记算法。代码实现： ? 标记后的数据集： ?...6、将数据映射到图像 到目前为止，我们已经有了一个包含225个特征的表格。我们需要转换成这样的图像： ? ? ? 7、解决不平衡 这类问题难以解决的另一个原因是数据严重不平衡。

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    SAS-如何找出数据集超长变量及观测，并自动进行变量的拆分...

    实现步骤基本上就是这样了，然后就进行细节的填充。细节的填充就是SAS程序进行各步骤的实现，接下来看看小编的实现方法.. 写这个程序的时候，我开始打算开放好几个宏参数......下面与小编看看这个程序的代码： 首先定义了3个宏参数： 1.inds :输入需要处理的数据集 2.maxlen：指定超过的长度...默认为200，这个就是写懒了的典型例子.....check一下输入的数据集的格式是否正确， 不正确的话会跳出宏的执行（%return;跳出宏的执行） 如果正确的话，就重新定义了几个Local宏变量 %macro aut_dev_var(inds=,...获取数据集的变量名，变量类型，变量长度等数据集的属性等......然后将这个数据集merge到总的数据结构的数据集中 这一步操作是为了retain变量在数据集中出现的顺序号 因为我后面还会在set数据集前length变量长度,会修改变量出现的顺序 同事衍生变量的时候新生成变量一般都在最后

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