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非平衡样本的重复随机抽样与峰度
是数据分析领域中的两个概念。
非平衡样本的重复随机抽样: 非平衡样本指的是样本中不同类别的数据数量差异较大,而重复随机抽样是一种从总体中随机选择样本的方法,即每个样本被选中的概率相等且独立。非平衡样本的重复随机抽样是指在非平衡样本的情况下,采用重复随机抽样的方法进行样本选择。
优势:非平衡样本的重复随机抽样可以减少样本选择过程中对某一类别的偏倚,使得每个类别的样本在抽样中有更公平的机会被选择。
应用场景:非平衡样本的重复随机抽样常用于机器学习、数据挖掘和统计分析等领域,特别是当样本中不同类别的数据量悬殊较大时。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云提供了丰富的数据处理和分析产品,如腾讯云数据仓库 ClickHouse、腾讯云数据湖分析 Delta Lake 等,这些产品可以帮助用户高效地处理和分析非平衡样本数据。
峰度: 峰度是描述随机变量概率分布曲线峰态陡缓程度的统计量。它用于衡量概率分布曲线的尖峰程度和平缓程度。
应用场景:峰度常用于数据分布的形状分析,可以帮助判断数据分布是否接近正态分布,或者是否存在离群值等异常情况。
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云提供了各种数据分析和可视化产品,如腾讯云数据分析计算引擎 DataWorks、腾讯云可视化分析工具 QuickBI 等,这些产品可以帮助用户对数据分布进行峰度分析和可视化展示。
参考链接:
腾讯云数据仓库 ClickHouse
腾讯云数据湖分析 Delta Lake
腾讯云数据分析计算引擎 DataWorks
腾讯云可视化分析工具 QuickBI
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问答
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沙龙
1
回答
非
平衡
样本
的
重复
随机抽样
与
峰度
我有一个不
平衡
的
数据集,来自自由和保守背景的人在一个问题上给出了评级(1-7)。想看看这个问题有多两极分化。
样本
严重偏向自由派(占
样本
的
70%)。如何使用R进行
重复
采样以创建
平衡
样本
(50-50)并计算
峰度
? 例如,我总共有50名保守派人士。我如何
重复
地从150名自由主义者中随机抽取50名?
浏览 32
提问于2021-01-29
得票数 1
回答已采纳
2
回答
在SKLearn Logistic回归中,class = Balanced有助于使用不
平衡
的
数据运行模型?这个选项使用什么方法?
、
、
、
、
在阅读了关于
随机抽样
、随机过抽样和SMOTE
的
文章之后,我试图了解在Logistic回归或随机森林
的
SKlearn包中默认实现使用了什么方法。我检查了文档 我无法理解它下
的
样本
多数类或超过
样本
少数类来创建
平衡
集
浏览 1
提问于2018-05-03
得票数 2
回答已采纳
1
回答
createDataPartition如何从插入包拆分数据?
、
、
、
从文件中: 对于其他
的
数据分裂,
随机抽样
是在y
的
水平范围内进行
的
,当y是一个因素时,试图
平衡
分裂中
的
类分布。对于数值y,根据百分位数将
样本
分成组部分,并在这些子组中进行采样。 我不明白为什么需要这种“
平衡
”
的
东西。我想我表面上理解它,但是任何其他
浏览 2
提问于2016-11-20
得票数 6
回答已采纳
2
回答
科学中
的
平衡
随机森林-学习(巨蟒)
、
、
我想知道是否有一个实现
平衡
随机森林(BRF)在最新版本
的
科学工具包-学习包。在数据不
平衡
的
情况下使用BRF。它
的
工作原理是正常
的
RF,但是对于每次引导迭代,它通过欠采样来
平衡
流行类。例如,给定两个类N0 = 100和N1 =30个实例,在每个
随机抽样
时,它从第一类抽取30个实例(用替换),从第二类抽取相同数量
的
实例,即在
平衡
数据集上训练一棵树。有关更多信息,。RandomForestClassifier()确实具有&
浏览 6
提问于2016-11-12
得票数 13
回答已采纳
2
回答
scikit了解用于交叉验证
的
不
平衡
数据
的
欠采样
、
、
如何在scikit-learn中生成用于交叉验证
的
随机折叠?假设我们有一个类
的
20个
样本
,另一个类
的
80个
样本
,我们需要生成N个训练集和测试集,每个训练集
的
大小为30,在每个训练集中,我们有50%
的
类1和50%
的
类2。
浏览 3
提问于2013-12-21
得票数 6
1
回答
何时应
平衡
时间序列数据集?
、
、
、
我正在训练一种机器学习算法来对时间序列中
的
向上/向下趋势进行分类,而且我使用
的
是一个不
平衡
的
特征集。似乎有必要
平衡
数据,因为算法可以学习到对某一特定趋势
的
偏见,但这是以
非
代表性数据集为代价
的
。我应该
平衡
我
的
数据吗?如果是这样的话,
随机抽样
是正确
的
方法吗?
浏览 0
提问于2018-02-22
得票数 5
1
回答
为什么决策树能很好地处理不
平衡
的
数据?
、
、
我试验了来自卡格尔
的
欺诈
样本
。我采取了线性回归和决策树。线性回归按预期工作:我们有很高
的
查准率和召回率,而抽样不足会使情况更糟。为什么两种模式有
浏览 0
提问于2017-09-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
对于dataframe中
的
每个列和单元格,使用该列
的
随机值填充NaNs/Nulls。
、
我试图通过来自该列
的
随机抽样
(例如,
样本
非NaN值)来填充数据中列中
的
每个列和每个单元格
的
NaN/null值。np.nan, inplace=True) if count >= 100:这是不正确
的
,因为: 它有这样
的
黑客,试着在100次尝试中尝试100次,希望你在100次尝试中找到
非
NaN。它将用
样本
浏览 2
提问于2018-12-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
基于均匀分布随机数
的
蒙特卡罗模拟
、
我已经写了一个程序,用蒙特卡罗方法计算函数
的
定积分(比如sin(x))。然而,我认为我使用mt19937
的
方式是不正确
的
,或者代码中有另一个问题,因为它没有返回预期
的
结果。下面是我
的
代码: uniform_real_distribution<double> RandomDouble(0.0,1.0);SumOfValues /= NumberOfSimulations; cout << "
浏览 3
提问于2020-11-14
得票数 0
1
回答
加权随机取样器在PyTorch中
的
应用
、
我试图使用WeightedRandomSampler来处理数据集中
的
不
平衡
(class1: 2555,类2: 227,类3: 621,类4: 2552 )。如果我对任何步骤
的
解释有误,请纠正我。计算
与
每个类关联
的
权重权重= 1. / c
浏览 1
提问于2021-09-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
在机器学习中处理不
平衡
特征(X)而不是lavbel (Y)
、
、
、
我是这个领域
的
新手,对此做了大量
的
研究,但每次我都会偶然发现用f1评分、回忆、精确度作为衡量标准,使用
随机抽样
等方法、混淆矩阵等方法来处理不
平衡
的
标签。我想知道
的
是,我们将如何处理不
平衡
的
特性?下面是使用中
的
"binning“方法
的
CRIM类别的图片以下是代码:binnedCRIM = pd.cut(df.C
浏览 1
提问于2022-01-01
得票数 0
2
回答
绘制清晰
的
曲线图以显示偏度和
峰度
、
、
我正在尝试理解一个数值变量
的
偏度和
峰度
,以理解数据
的
形状。我首先使用skewness命令计算,如下所示:[1] 26.56731 kurtosis(data$responsetime)偏度是正
的
,所以尾巴应该向右,
峰度
是>= 3。现在我想用一个曲线图来确认偏度和
峰度
。我试着这样做:我得到了一个像下面
浏览 0
提问于2016-10-07
得票数 0
回答已采纳
1
回答
估计给定值
的
概率密度,如果该值属于具有高
峰度
(>100)
的
高峰值多变量数据集
各变量
的
峰度
均大于100。有没有人对使用哪个函数来达到这个目的有什么好
的
建议呢?
浏览 5
提问于2018-01-31
得票数 0
1
回答
随机顶点
样本
的
边数
、
我面临
的
问题是,我想知道有多少个节点被连接到in中随机选择
的
一组节点。所以我使用了一个数据集,它有很多节点。我做了一个较小
的
例子图,它应该足以解释我
的
问题。vertex.label.color = "Black", layout = layout.fruchterman.reingold(g))在示例图中,我想知道
非
样本
节点(黄色)
的
manny是如何连接到采样节点(绿色)
的</e
浏览 0
提问于2018-07-17
得票数 1
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2
回答
基于小数据集
的
二进制分类&<200个
样本
、
、
、
、
我有一个由181个
样本
组成
的
数据集(类是不
平衡
的
,有41个数据点,1个标签,其余140个带有标签0)和10个特性和一个目标变量。这10个特征是数字和连续
的
性质。我必须执行二进制分类。我所做
的
工作如下:Support vector classifier rbf:Random
浏览 0
提问于2017-01-12
得票数 1
2
回答
斜度和
峰度
是如此相似吗?
、
、
、
、
我一直在获取视频中光流
的
直方图,并绘制每个帧
的
峰度
和偏斜度。在视频
的
结尾,我注意到偏斜度和
峰度
是相互跟随
的
--也就是说,当偏斜度上升时,
峰度
也是上升
的
,当它下降时也是如此。事实上,
峰度
看上去几乎就像偏斜度
的
比例版本。我知道偏度和
峰度
应该是完全不同
的
概念,因为它们是不同
的
时刻( x^3和x^4
的
图看起来一点都不相似),但这让我想知道为什么两者看起来
浏览 0
提问于2019-07-23
得票数 1
2
回答
如何在Python中生成具有给定均值、方差、斜率和
峰度
的
分布?
、
、
、
random.gauss(mu,西格玛) Random.gauss(亩,西格玛,斜,
峰度
)
浏览 2
提问于2013-10-26
得票数 17
4
回答
学习随机森林分类器能按树调整
样本
大小,处理类不
平衡
吗?
、
、
、
、
关于滑雪板随机森林
的
简单问题: 在随机森林
的
R实现(称为randomForest )中,有一个选项sampsize()。这允许您根据结果来
平衡
用于训练每棵树
的
样本
。例如,如果您试图预测结果是正确还是错误,并且培训集中90%
的
结果是假
的</
浏览 2
提问于2013-11-27
得票数 6
回答已采纳
1
回答
随机抽取100家公司标准普尔500指数成份股公司
的
数据
、
我得到了三个csv文件,一个包含标准普尔500指数成份股公司,另外两个包含它们
的
成交量和回报数据。
浏览 22
提问于2019-11-12
得票数 0
1
回答
如何从数据帧中随机选择行,并在所选行中删除每一行?
、
、
我是
随机抽样
的
,不需要替换由单个列组成
的
数据框架。此列包含
重复
的
数值。testSO <- data.frame(ToSample = c(round(runif(100, min=1, max=3),0)))slice_sample(n=15, replace = FALSE) 在选择这15个<e
浏览 3
提问于2020-12-03
得票数 0
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