不平衡类使机器学习的“准确性”受到破坏。这在机器学习(特别是分类)中是一个非常普遍的问题，在每个类中都有一个不成比例的数据集。标准的准确性不再可靠地度量性能，这使得模型培训更加棘手。...在本教程中，我们将探讨5种处理不平衡类的有效方法。 ? 在我们开始之前的重要说明: 首先，请注意，我们不会分离出一个单独的测试集，调优超参数，或者实现交叉验证。 换句话说，我们不打算遵循最佳实践。...许多机器学习算法的设计是为了在默认情况下最大化总体的精确性。...结合少数类 将目标变量的少数类组合在一起可能适合于一些多类问题。 例如，假设你希望预测信用卡欺诈。在你的数据集中，每一种欺骗方法都可能被单独标记，但是你可能不关心如何去区分它们。...你可以将它们组合成一个单一的“欺诈”类，并将此问题作为二进制分类。 结论与展望 在本教程中，我们讨论了5个处理机器学习不平衡类的方法。
在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...TPU，即张量处理单元，可以加速深度学习模型的训练过程。 ?...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
学习目标 理解分类的评估指标 掌握类别不平衡数据的解决方法 1.分类评估指标 1.1混淆矩阵 ️️首先我们显了解几个概念： 真实值是 正例 的样本中，被分类为 正例 的样本数量有多少，这部分样本叫做真正例...如果我们对模型的精度、召回率都有要求，希望知道模型在这两个评估方向的综合预测能力如何？则可以使用 F1-score 指标。 ...，但是几乎不存在完美分类器 ✒️✒️AUC 值主要评估模型对正例样本、负例样本的辨别能力 1.4API介绍 1.4.1分类评估报告API sklearn.metrics.classification_report...，必须为0(反例),1(正例)标记 y_score：预测得分，可以是正例的估计概率、置信值或者分类器方法的返回值 2.类别不平衡数据 在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。...比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。 类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。
模型选择 本人相关文章： 逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR） 基于sklearn的LogisticRegression二分类实践 sklearn多类和多标签算法： Multiclass...classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。...比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的图片进行分类。多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以是梨，但不能同时被归类为两类。...固有的多类分类器: sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”) 1对多的多类分类器:...是 O(n2)的复杂度 在以sepal的长宽为特征的预测中，2维分类线可见setosa与剩余2类线性可分，剩余两类之间线性不可分 在以petal的长宽为特征的预测相比于sepal的两个特征预测，petal
类别不平衡(class-imbalance)就是值分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。不是一般性，本节假定正类样例较少，反类样例较多。...在现实的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，因此有必要了解类别不平衡性处理的基本方法。...从线性分类器的角度讨论容易理解，在我们用 对新样本x进行了分类时，事实上在用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例。...但是，我们的分类器是基于式(1)进行比较决策，因此，需对其预测值进行调整，使其基于式(1)决策时，实际上是在执行式(2)，要做到这一点很容易，只需令 这就是类别不平衡学习的一个基本决策------"...现有技术大体有三类：第一类是直接对训练集里的反类进行“欠采样(undersampling)"，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；第二类是对训练集里的正类样例进行“过采样(oversampling
作者 | Susan Li 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 关于NLP的许多创新都是如何将上下文添加到单词向量中。常用的方法之一是使用递归神经网络。...假设正在解决新闻文章数据集的文档分类问题。 输入每个单词，单词以某种方式彼此关联。 当看到文章中的所有单词时，就会在文章结尾进行预测。...RNN通过传递来自最后一个输出的输入，能够保留信息，并能够在最后利用所有信息进行预测。 这对于短句子非常有效，当处理长篇文章时，将存在长期依赖问题。 因此，通常不使用普通RNN，而使用长短期记忆。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...当到达那里时，将解释每个超参数如何工作。
数据不平衡的分类问题 机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....（1:100的二分类问题），以oversample为例看一下具体实现的过程： # define dataset from collections import Counter from sklearn.datasets...SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...它的工作原理是选择特征空间中接近的示例，在特征空间中的示例之间绘制一条线，并在该线的某个点处绘制一个新样本。
一些技术适用于大多数分类问题，而另一些技术可能更适合于特定的不平衡级别。在本文中，我将以二进制分类的方式讨论这些问题，但在大多数情况下，相同的内容将用于多数类分类。...我还假设目标用来识别少数类，否则，这些技术并不是必需的。 度量 一般来说，这个问题处理的是在召回率(被分类为正向实例的百分比)和精确率的(正向分类的百分比)之间的权衡。...代价敏感学习 在常规学习中，我们平等地对待所有的错误分类，这导致了分类中的不平衡问题，因为在大多数类中识别少数类没有额外的奖励（extra reward）。...然而，这并不能防止所有的过度拟合，因为这些仍然是由现有的数据点创建的。 ? SMOTE算法的可视化 异常检测 在更极端的情况下，在异常检测的背景下考虑分类可能会更好。...例如，简单的采样技术可以使你克服轻微的不平衡，而极端的不平衡可能需要异常检测方法。最终，对于这个问题，没有一种万能的方法，你只需尝试每个方法，看看它们如何成功地应用于你的特定用例和度量。
JVM支持两种类型的类加载器 。...，但是Java虚拟机规范却没有这么定义，而是将所有派生于抽象类ClassLoader的类加载器都划分为自定义类加载器 无论类加载器的类型如何划分，在程序中我们最常见的类加载器始终只有3个，如下所示 为什么...，没有父加载器 加载扩展类和应用程序类加载器，并作为他们的父类加载器（当他俩的爹） 出于安全考虑，Bootstrap启动类加载器只加载包名为java、javax、sun等开头的类 1.2 扩展类加载器...从java.ext.dirs系统属性所指定的目录中加载类库，或从JDK的安装目录的 jre / lib / ext子目录（扩展目录）下加载类库。...实现 派生于ClassLoader类 父类加载器为扩展类加载器 它负责加载环境变量 classpath 或 系统属性java.class.path指定路径下的类库 该类加载是程序中默认的类加载器，一般来说
根据类在系统中扮演的角色和职责的不同，我们通常将类分为三大类：边界类、控制类和实体类。这种分类有助于在复杂系统中实现关注点分离，从而提高系统的可维护性和可扩展性。...订单处理 控制类在系统中扮演的角色是什么？ A. 与外界通信 B. 处理业务逻辑 C. 存储数据 D. 提供接口服务 实体类通常用于表示什么？ A. 系统的业务逻辑 B....边界类作为系统与外界的接口 D. 边界类可以是Web页面 在一个电商系统中，处理支付流程的类属于哪一类？ A. 边界类 B. 控制类 C. 实体类 D....数据库类 用户类在面向对象设计中通常被归类为什么？ A. 边界类 B. 控制类 C. 实体类 D. 服务类 下列哪一项不是控制类的职责？ A. 处理数据流 B....处理系统的业务逻辑 在面向对象设计中，边界类的主要功能是什么？ A. 存储业务数据 B. 处理业务逻辑 C. 作为系统与外界的接口 D.
从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sample overwhelming的问题。...常见的解决办法介绍 常见的方法有online的， 也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的， 也有同时处理两者的。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...按照这种方式转变后，多分类变成了二分类， 且正负样本比例相差悬殊：9倍和99倍。 实验模型 一个5层的CNN，完成一个不平衡的二分类任务。...衡量方式 在这种不平衡的二分类问题里， 准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准.
__bases__获取类的父类 3. Isinstance函数检测是否是某个类的实例。...---- 本节知识视频教程 一、多继承 类似于c++中某个类，一次可以继承多个父类，所有被继承的这些父类的方法和属性都将可以被子类使用。...注意：如果所继承的父类的方法相同的情况下，那么按照从左到右的方向，依次由写在左边的类的方法覆盖右边类的方法。...如果某个类的方法与继承的父级中有相同的方法名称，那么我们的结果就是以这个子类的方法名称作为最终的 方法。 二、查看父类和属性继承规则 1.如何查看继承的多个父级类是哪些？...三、总结强调 1.掌握多继承类的定义 2.掌握查看多继承类的魔法属性 3.掌握多继承类的调用规则 4.掌握属性的继承规则 相关文章： python应用场景有哪些？岗位工资如何？
__name__ 可以获取到父类的名字。 没有的话就是 object，object 就是一切对象的父类。...__name__) # 获取B的父类，A的名字 print(B.__name__) # 获取B的名字 运行效果图： ?
ip分类已经是耳熟能详了。但是说的都比较繁琐，这里简述一下，便于以后复习。...– 255.255.255.255 通过这张图可以很容易记住划分的范围，主要通过最开始的几个二进制位是0还是1，来进行区分。...image.png D类地址和E类地址这两类地址用途比较特殊，D类地址称为广播地址，供特殊协议向选定的节点发送信息时用。E类地址保留给将来使用。这里不做详细讨论。...以上所述的A B C 类地址均为外网地址。为了便于内网访问，A B C类地址还留出了一部分私有地址作为内网地址供内网访问。具有内网ip的物理机可以通过 NAT技术与外网通讯。...至于选择哪类私有地址，要根据内网的规模了。
从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sample overwhelming的问题。...常见的解决办法介绍 常见的方法有online的， 也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的， 也有同时处理两者的。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...按照这种方式转变后，多分类变成了二分类， 且正负样本比例相差悬殊：9倍和99倍。 实验模型 一个5层的CNN，完成一个不平衡的二分类任务。...衡量方式 在这种不平衡的二分类问题里， 准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准. 实现细节 CE(Cross Entroy Loss) OHEM 分为以下三步： 1.
概要 刚开始接触Objective-C语言的时候，看到说到的最多的概念就是「类和对象」。最初的认识停留在把类实例化就变成对象了，天真认为只存在类与对象两种。...其实，存在三种类型(高富美)的对象，分别是实例对象、类对象、元类对象。经常挂在嘴边的「类与对象」在本质上只是指类对象与实例对象。说了这么多对象，可就没有一个属于单身狗的(￣▽￣)*。...元类对象存储 三种对象的关系 在官方开发文档中，找到下面这张用于阐释实例对象、类对象、元类对象三者的关系图。...1、2可知，元类对象的isa都指向基类的元类对象，由走势线3可知，基类的元类对象的isa指向自身。...同理，类对象调用类方法，通过类对象的isa指针找到对应的元类对象，再从元类对象的类方法列表找到对应的方法调用。 superclass 情景一：类对象 ?
一、类加载 在JVM中并不是一次性把所有的文件都加载到，而是一步一步的，按照需要来加载。 比如JVM启动时，会通过不同的类加载器加载不同的类。...当用户在自己的代码中，需要某些额外的类时，再通过加载机制加载到JVM中，并且存放一段时间，便于频繁使用。 因此使用哪种类加载器、在什么位置加载类都是JVM中重要的知识。...三、Tomcat类加载 在Tomcat中类的加载稍有不同，如下图： ?...在 CATALINA_HOME/lib 以及 WEB-INF/lib 中放置了 不同版本的jar包，此时就会导致某些情况下报加载不到类的错误。...还有如果多个应用使用同一jar包文件，当放置了多份，就可能导致 多个应用间 出现类加载不到的错误。 - END -
经常挂在嘴边的「类与对象」在本质上只是指类对象与实例对象。 说了这么多对象，可就没有一个属于单身狗的~(￣▽￣)~*。...类对象存储的信息 isa指针，指向类对象的地址 superclass指针 类的属性信息(property) 类的对象方法信息（instance method） 类的协议信息(protocol) 类的成员变量信息...五、 三种对象的关系 在官方开发文档中，找到下面这张用于阐释实例对象、类对象、元类对象三者的关系图。 通过图片可以得知，是沿着两条主线讲解，一个是isa，一个是superClass。...1、2可知，元类对象的isa都指向基类的元类对象，由走势线3可知，基类的元类对象的isa指向自身。...同理，类对象调用类方法，通过类对象的isa指针找到对应的元类对象，再从元类对象的类方法列表找到对应的方法调用。 基于superclass的对象间关系 情景一：类对象 ?
2 您如何做文本分类？ Doc2vec是一个NLP工具，用于将文档表示为向量，是word2vec方法的推广。为了理解doc2vec，最好理解word2vec方法。 ?...教程 word嵌入的文档分类教程 在使用Scikit-Learn进行多类文本分类时使用相同的数据集，在本文中，我们将使用Gensim中的doc2vec技术对产品的投诉进行分类。...数据 目标是将消费者金融投诉分为预先定义好的12类。这些数据可以从data.gov下载。...然而，这些类是不平衡的，一个朴素分类器预测所有要收债的东西只会达到20%以上的准确率。 让我们看几个投诉叙述及其相关产品的例子。...在本文中，我使用训练集对doc2vec进行训练，但是在Gensim的教程中，使用整个数据集进行训练，我尝试了这种方法，使用整个数据集对doc2vec分类器进行训练，用于我们的消费者投诉分类，我的准确率达到了
书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类 文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类...、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类，开箱即用。...多分类的标签是排他的，而多标签分类的所有标签是不排他的。...多标签分类比较直观的理解是，一个样本可以同时拥有几个类别标签， 比如一首歌的标签可以是流行、轻快，一部电影的标签可以是动作、喜剧、搞笑等，这都是多标签分类的情况。...，军事等，地址：tnews_public.zip 在THUCNews中文文本10分类数据集（6MB）上评估，模型在测试集(test)评测效果如下： 模型 acc 说明 LR 0.8803 逻辑回归Logistics
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