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Python数据预处理：应对样本分布不均（过采样与欠采样）

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简介：
本篇教程讲解了如何使用Python进行数据预处理中的关键步骤——调整样本分布不均问题，包括过采样和欠采样技术的应用。 今天为大家分享一篇关于Python数据预处理的文章，主要讨论如何解决样本分布不平衡的问题（包括过采样和欠采样）。希望这篇文章能给大家带来一些参考价值。一起跟随我深入了解吧。

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  • Python数据预处理：应对样本分布不均（过采样与欠采样）
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    本篇教程讲解了如何使用Python进行数据预处理中的关键步骤——调整样本分布不均问题，包括过采样和欠采样技术的应用。 今天为大家分享一篇关于Python数据预处理的文章，主要讨论如何解决样本分布不平衡的问题（包括过采样和欠采样）。希望这篇文章能给大家带来一些参考价值。一起跟随我深入了解吧。
     
  • Python数据预处理：应对样本分布不均（过采样与欠采样）
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    本文章主要介绍如何使用Python进行数据预处理，特别是针对样本分布不均匀的问题，通过过采样和欠采样的方法来平衡数据集。 样本分布不均是指在数据集中不同类别的样本数量相差悬殊的情况。例如，在一个包含1000条数据的数据集里，某一类别只有10个样本，这会导致模型无法充分学习到所有类别的特性，从而影响其性能。 为何要解决样本分布不均：这类问题常见于现实世界中的各种场景中，比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈等。如果样本分部不均衡，则少数类的特征可能被忽略或提取不足，导致模型过度依赖有限数量的数据而产生过拟合现象，在新数据上的表现不佳。 解决方法主要有两种：过采样和欠采样。 - 过采样通过增加少量类别中的样本数来平衡各类别的分布。简单的做法是复制少数类的现有样本，但这种方法可能导致模型过分适应这些重复的样本，从而引发过拟合问题。因此可以采用更复杂的策略如SMOTE（合成少数类过抽样技术），它根据少数类及其最近邻生成新的虚拟数据点。 - 欠采样则是通过减少多数类别中的样本数来实现平衡。直接删除多数类别的某些样本可能会丢失关键信息，所以使用分层抽样的方式或者结合重要性评估方法可以保留更多有用的信息。 除了上述两种策略外，还可以通过对不同类型的样本设置不同的权重来进行调整，在训练过程中给予少数类更高的关注度；另外，集成学习技术如bagging（自助采样）和boosting（提升法）也是有效的解决方案。它们通过多次抽样与模型组合来提高预测的准确性，并且能够处理不平衡的数据集。 在Python中可以利用imblearn库中的各种算法进行过采样或欠采样的操作，例如`RandomOverSampler`、`SMOTE`和`ADASYN`用于增加少数类样本数量；而使用如`RandomUnderSampler`来减少多数类别中的数据量。通过这些技术调整后的样本分布有助于提高模型对各类别的泛化能力和实际应用的稳健性。 解决样本不均问题的关键在于选择适当的策略，优化训练过程，并且持续监控和评估模型性能以确保其稳定性和准确性。
     
  • 过采样与欠采样原理比较
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    本文章对数据挖掘中常用的过采样和欠采样技术进行深入探讨，分析两者的工作原理及应用场景，并对比其优缺点。适合机器学习初学者阅读参考。 本段落详细阐述了过采样和欠采样的工作原理，并从实际工程应用的角度对比分析了两者的特点。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据样本
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    本文章介绍了如何在Python中使用K-means算法对机器学习中的类别不平衡数据集实施欠抽样技术。通过这种方式可以优化模型训练，提高少数类别的分类准确率。 K-Means欠采样原理是为了解决分类问题中的类间不平衡现象，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means方法对大类别进行聚类处理，形成与小类别数量相等的簇类数。然后从每个簇中随机抽取一个样本和保留所有的小类别样本，从而构建平衡化的数据集。 具体步骤如下： Step1：首先随机初始化k个聚类中心，分别标记为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大类别中的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算该样本到每个聚类中心的距离，并将其划分至距离最近的簇中。设c(i)表示第i个样本所属的最邻近的那个簇，其取值范围为1到k之间的整数；
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集
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    本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。 具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。
     
  • 通过采样过采样和求均值提升ADC分辨率
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    本文探讨了一种提高模数转换器(ADC)分辨率的方法，通过采用采样过采样及求均值技术，有效提升了信号处理精度与质量。 本应用笔记讨论了如何通过过采样和求均值的方法来提升模/数转换器（ADC）测量的分辨率。此外，本段落最后的附录A、B和C分别提供了对ADC噪声的深入分析，包括最适合使用过采样技术的ADC噪声类型以及采用过采样和求均值技术的实际示例代码。
     
  • 基本采样与下采样代码: 基本采样与下采样代码-MATLAB开发
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    这段资料提供了一个MATLAB项目，专注于实现信号处理中的基本采样和下采样技术。适合于学习数字信号处理原理及其编程实践的读者使用。 任何信号的基本采样和下采样代码可以用于处理数字信号的转换过程。这类代码通常包括对原始信号进行降频或升频的操作，以适应不同的系统需求或者数据压缩的目的。编写这样的代码时需要考虑保持信号的关键特性不变，并且避免出现混叠现象或其他不良效果。
     
  • Imbalanced-Dataset-Sampler：（PyTorch）针对低频类别过采样的不平衡数据集采样器...
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    Imbalanced-Dataset-Sampler是一款专为PyTorch设计的工具，用于处理深度学习中的类分布不均问题。它通过过采样低频类别来改善模型训练时的数据平衡性。 在许多机器学习应用中，我们会遇到数据不平衡的问题：某些类别的样本数量远多于其他类别。例如，在罕见病的诊断任务中，正常样本的数量可能会远远超过疾病样本的数量。 面对这样的情况时，我们需要确保训练出来的模型不会偏向那些拥有更多数据的类别。举个例子，如果我们的数据集中有5张患病图像和20张健康状态正常的图像，那么一个总是预测所有图像是健康的模型可以达到80%的准确率，并且其F1分数为0.88。这意味着该模型极有可能倾向于“正常”这一类。 为了应对这个问题，通常会采用一种叫做重采样的技术：它包括从多数类别中删除样本（欠采样）和/或在少数类别上增加更多示例（过采样）。虽然平衡数据集可以带来很多好处，但是这些方法也有其缺点。例如，在过度采样中最简单的实现方式是复制少数类的随机记录，这可能会导致模型出现过度拟合的问题；而在欠采样的情况下，最简单的方法是从多数类别中删除一些随机样本，但这样做可能造成信息丢失。 在这个仓库里，我们提供了一个易于使用的PyTorch采样器来解决数据不平衡问题。
     
  • 采样定理与应用分析
    优质
    《采样定理与应用分析》一书深入探讨了信号处理中的核心概念——采样定理，并结合实际案例解析其在通信、图像处理等多个领域的重要作用。 本段落详细介绍了采样定理的原理及其推导过程，并列举了其广泛的应用实例。
     
  • 采样频率、采样点数与频率分辨率
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    本文探讨了信号处理中采样频率和采样点数对频率分辨率的影响，分析了两者之间的关系及其在实际应用中的重要性。 本段落主要解析了采样频率、采样点数以及频率分辨率的概念，希望能对你的学习有所帮助。