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我已经预先清理了数据，下面是前4行的格式: [IN] df.head()[OUT] 清洁年0 1909 熟人收据跟随文员皇冠...1 1909 询问国务秘书国战是否发出声明...2 1909 年我乞求小标志向上的机动车驾驶...3 1909 我想问问国务卿国战少尉...4 1909问国务秘书国战是否会引入... 我按如下方式调用了 train_test_split(): [IN] X_t
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我在 Pandas 中有一个包含训练示例的 DataFrame，例如: feature1 feature2 类0 0.548814 0.791725 11 0.715189 0.528895 02 0.602763 0.568045 03 0.544883 0.925597 04 0.423655 0.071036 05 0.645894 0.087129 06 0.437587 0.0202
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我正在处理一个不平衡的数据集，并希望使用 scikit 的 gridsearchcv 进行网格搜索以调整我的模型参数.为了对数据进行过采样，我想使用 SMOTE，而且我知道我可以将其作为管道的一个阶段包含在内并将其传递给 gridsearchcv.我担心的是，我认为 smote 将同时应用于训练和验证折叠，这不是您应该做的.验证集不应过采样.整个管道将应用于两个数据集拆分是否正确?如果是，我该如何
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我正在使用CNN进行二进制分类，并且当阳性医学图像:阴性医学图像= 0.4:0.6时，数据不平衡.因此，我想在训练之前使用SMOTE对正医学图像数据进行过采样.但是，数据的尺寸为4D(761,64,64,3)，这会导致错误 找到的数组为暗4.预期的估计量是
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我想有效地从 data.table 中按组进行随机抽样，但是应该可以为每个组采样不同的比例. 如果我想从每个组中采样分数 sampling_fraction ，我可能会受到
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我写了下面的代码。 X 是形状为（1000,5）和 y 是形状为（1000,1）的数据框。 y 是要预测的目标数据，并且不平衡。我想应用交叉验证和SMOTE。 def学习（n，est，X，y）： s_k_fold = StratifiedKFold（n_splits = n） acc_scores = [] rec_scores = [] f1_scores = [] 对
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尝试按照本文进行过采样以实现不平衡分类。我的课堂比率是8：1。 ”> https://www.kaggle.com/rafjaa/resampling-strategies-for-imbalanced-datasets/notebook 我对管道+编码结构感到困惑。 在火车/测试分裂后，您是否会过度采样？ 如果是，您如何处理目标标签从X掉落的事实？我尝试保留它，然后执行过
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我有7个课程，总共有115条记录，我希望对这些数据运行随机森林模型.但是由于数据不足以获取高精度.因此，我想对所有类别进行过采样，以使多数类别本身获得更高的数量，然后再由少数类别获得更高的数量.在PySpark中有可能吗? +---------+-----+ | SubTribe|count| +---------+-----+ | Chill| 10| | Cool|
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我在熊猫中有一个DataFrame，其中包含训练示例，例如: feature1 feature2 class 0 0.548814 0.791725 1 1 0.715189 0.528895 0 2 0.602763 0.568045 0 3 0.544883 0.925597 0 4 0.423655 0.071036
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我正在处理不平衡的数据集，并希望使用scikit的gridsearchcv进行网格搜索以调整模型的参数.为了对数据进行过采样，我想使用SMOTE，我知道我可以将其作为管道的一个阶段，并将其传递给gridsearchcv. 我担心的是，我认为击打将同时应用于训练和验证褶皱，这不是您应该做的.验证集不应过采样. 我是否正确，整个管道将应用于两个数据集拆分?如果是的话，我该如何扭转呢? 提前谢谢
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我已经预先清理了数据，下面显示了前4行的格式: [IN] df.head() [OUT] Year cleaned 0 1909 acquaint hous receiv follow letter clerk crown... 1 1909 ask secretari state war whether is
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