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  • 不同量级数据比较
    2020-12-17 15:42:03

    对于不平衡数据(事件)的balance处理

     

    对小概率事件进行预测(判断)的时候,一定要对数据做balance处理,不然会使得模型天然的倾向于大概率的结果。

     

    处理方式:

    1.上采样少数类别:上采样是从少数类别中随机扶着观测样本以增强其信号的过程,最常见的集中试探法是使用简单的放回抽样的方式重采样,从sklearn中导入重采样模块  这种处理方式会导致准确率急转而下,但是性能指标更有意义

     

    2.下采样多数类别:下采样包括从多数类别中随机的一处观测样本,防止他的信息主导学习算法,其中最常见的试探法是不放回抽样式重采样

     

    将每个类别的观测样本分离到不同的DataFrame中,接着讲采用不放回抽样来重采样多数类别,让样本的数量与少数类别数量想当,最后合并下采样后的多数类别与原始的少数类别合并

     

     

    3.改变你的性能指标:

    对于分类的通用指标,推荐使用ROC曲线下面积(AUROC)

    表示从类别中区别观测样本的可能性,换句话说,如果你能从每个类别中随机选择一个观察样本,它将被正确分类的概率是多大

    从sklearn中导入这个指标:from sklearn.metrics import roc_auc_score

    为了计算AUROC,你将需要预测类别的概率,而非仅预测类别。

    使用如下代码来获取这些结果 predict_proba()

    AUROC>=0.5

     

    4.惩罚算法(代价敏感学习)

    使用SVM算法:支持向量机,因为存在对少数类别分类错误的代价

     

     

    5.基于树的算法:

    决策树通常在不平衡数据集上表现良好,因为他们的层级结构允许他们从两个类别去学习,随机森林

     

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    联合多重时间序列本身是一件挑战性十足的事,数据样本的不均衡导致了不同时间序列对于模型的影响程度是不同的。拿商品销售为例,销售数量多一个数量级,商品数量就少一个数量级,每个月卖10个的商品如果有100,000种,每个月卖100个的商品就只有10,000种,每个月卖1000个的商品就只有1000种。(假定此时销售状况满足幂律分布:y = 1,000,000 / x)这种不均衡样本导致输入值的量级差异,商品A每天销售数百个,商品B每天销售数万个,两个商品共同训练时商品A的信息会被忽略掉,因为相对于B而言,A对神经网络参数的影响太低。但是,A时间序列中隐含的信息是有价值的,数百个销售额仍然能够反映季节性和趋势性的变化。
    在这里插入图片描述
    而对于这种样本量级差异的解决方法,需要对商品销售量进行缩放,对应到神经网络中,即输入到神经网络前除以v, 输出后乘以v。(需要确保输入值除以v,进入神经网络在每一个节点计算以及每次迭代后,输出后乘以v,与不进行乘除操作是等价的。)如何选择为每一个商品选择对应的v是一个挑战,实践发现使用商品的历史销量均值是一个不错的选择。
    在这里插入图片描述
    本文转载自:https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/time-series-prediction-with-deep/?nc1=b_rp

    • 小结:
      不同量级的序列除以其均值,均变为在1附近波动的序列,则变为同一量级;如果乘以其均值,则返回到原来的量级和波动性等统计量。

    • 常用数据缩放方法,在特征工程中经常会用到

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    from sklearn import preprocessing
    
    def plot(data, title):
        sns.set_style('dark')
        f, ax = plt.subplots()
        ax.set(ylabel='frequency')
        ax.set(xlabel='height(blue) / weight(green)')
        ax.set(title=title)
        sns.distplot(data[:, 0:1], color='blue')
        sns.distplot(data[:, 1:2], color='green')
        plt.savefig(title + '.png')
        plt.show()
    
    np.random.seed(42)
    height = np.random.normal(loc=168, scale=5, size=1000).reshape(-1, 1)
    weight = np.random.normal(loc=70, scale=10, size=1000).reshape(-1, 1)
    
    original_data = np.concatenate((height, weight), axis=1)
    plot(original_data, 'Original')
    
    standard_scaler_data = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(original_data)
    plot(standard_scaler_data, 'StandardScaler')
    
    min_max_scaler_data = preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(original_data)
    plot(min_max_scaler_data, 'MinMaxScaler')
    
    max_abs_scaler_data = preprocessing.MaxAbsScaler().fit_transform(original_data)
    plot(max_abs_scaler_data, 'MaxAbsScaler')
    
    normalizer_data = preprocessing.Normalizer().fit_transform(original_data)
    plot(normalizer_data, 'Normalizer')
    
    robust_scaler_data = preprocessing.RobustScaler().fit_transform(original_data)
    plot(robust_scaler_data, 'RobustScaler')
    

    举个例子来看看它们之间的区别,假设一个数据集包括「身高」和「体重」两个特征,它们都满足正态分布,画出原始数据图像为:
    使用1.StandardScaler()缩放,结果为:

    使用2.MinMaxScaler()缩放,结果为:

    使用3.MaxAbsScaler()缩放,结果为:

    使用4.Normalizer()缩放,结果为:

    作者:thothsun
    链接:https://www.zhihu.com/question/20467170/answer/839255695
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
    https://www.zhihu.com/question/20467170

    • 其他(0,1)归一化的方法:
      在这里插入图片描述
      上图里f1(x)是普通的(0,1)归一化,每个元素xi之间的相对关系没有被改变;f2(x)又叫softmax,会将较大的元素所占比例继续放大,当x>0时会使各元素的区分度更明显;f3(x)会将较大的元素所占比例压缩,当x>0时会使各元素的区分度更小,差距更小。
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    2021-10-16 17:36:12
    按顺序给出数据存储单位: bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB

    按顺序给出数据存储单位:

    • bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB

     

    展开全文
  • #资源达人分享计划#
  • android原生User-agent数据,10万量级数据来源于https://user-agents.net/random
  • 一、问题描述 在同一个坐标系中,由于高中低的数量级差异悬殊,会导致小数据柱形...例如要比较数据如下: [JavaScript] 纯文本查看 复制代码 ? 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 series: [{

    转载链接:
    highCharts处理Y不同数量级

    一、问题描述

    在同一个坐标系中,由于高中低的数量级差异悬殊,会导致小数据柱形图趋近于0,直接取对数又会导致对比不明显。例如要比较的数据如下:
    [JavaScript]  纯文本查看  复制代码
    ?
    01
    02
    03
    04
    05
    06
    07
    08
    09
    10
    series: [{
         name: 'Jane' ,
         data: [1,0,4]
    }, {
         name: 'John' ,
         data: [5,7,3]
    }, {
         name: 'Michael' ,
         data: [1,1000,500]
    }],

     

    06.jpg (35.09 KB, 下载次数: 0)

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    2013-11-23 15:43 上传





    二、解决办法:
    1、将数据做成百分比
    同样的上述数据,做成百分比的数据为:

    [JavaFX]  纯文本查看  复制代码
    ?
    01
    02
    03
    04
    05
    06
    07
    08
    09
    10
    series: [{
         name: 'Jane' ,
         data: [ 1 / 7 , 0 / 1007 , 4 / 507 ]
    }, {
         name: 'John' ,
         data: [ 5 / 7 , 7 / 1007 , 3 / 507 ]
    }, {
         name: 'Michael' ,
         data: [ 1 / 7 , 1000 / 1007 , 500 / 507 ]
    }],

    当然,如果不想让Tooltip中显示百分数,可以进行相应的格式化处理。

    2、做成多Y轴的对比图
    实现代码如下:

    [JavaScript]  纯文本查看  复制代码
    ?
    01
    02
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    05
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    34
    35
    36
    $( function () {
         $( '#container' ).highcharts({
             chart: {
                 type: 'bar'
             },
             title: {
                 text: 'Fruit Consumption'
             },
             xAxis: {
                 categories: [ 'Apples' , 'Bananas' , 'Oranges' ]
             },
             yAxis: [{
                 title: {
                     text: 'Fruit eaten'
                 }
             },{
                 title: {
                     text: 'Fruit eaten'
                 } ,
                 opposite: true
            }],
             series: [{
                 name: 'Jane' ,
                 data: [1,0,4],
                 yAxis:1
             }, {
                 name: 'John' ,
                 data: [5,7,3],
                 yAxis:1
             }, {
                 name: 'Michael' ,
                 data: [1,1000,500],
                 yAxis:0
             }],
         });
    });


    展开全文
  • #资源达人分享计划#
  • 百家|手把手教你免费自建百万量级数据日志分析系统 安全对抗 红蓝对抗 数据分析 云安全 开发安全
  • ios原生User-agent数据,8万量级数据来源于https://user-agents.net/random
  • https://jingyan.baidu.com/article/fedf07375a6c5d35ac89772f.html 转载于:https://www.cnblogs.com/butterflybay/p/11262454.html
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