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- O que está amostrando e reduzindo a amostragem em Python?
- O que está diminuindo a amostragem e a amostragem?
- Como você usa a amostragem no Python?
- O que está amostrando e reduzindo a amostragem no aprendizado de máquina?
O que está amostrando e reduzindo a amostragem em Python?
Você pode equilibrar seus dados reamostrá -los. Os seguintes são duas técnicas diferentes para reamostragem: Upsampling (Aumente sua classe minoritária) Downsample (diminua sua classe majoritária)
O que está diminuindo a amostragem e a amostragem?
Downsampling é a redução da resolução espacial, mantendo a mesma representação bidimensional (2D). Normalmente é usado para reduzir os requisitos de armazenamento e/ou transmissão das imagens. Upsampling é o aumento da resolução espacial, mantendo a representação 2D de uma imagem.
Como você usa a amostragem no Python?
Você pode aprimorar um conjunto de dados simplesmente copiando registros de classes minoritárias. Você pode fazer isso através do método reample () do Sklearn. Módulo Utils, conforme mostrado no script a seguir. Você pode ver que, neste caso, o primeiro argumento que passamos no método reample () é a nossa classe minoritária, eu.e. Nosso conjunto de dados de spam.
O que está amostrando e reduzindo a amostragem no aprendizado de máquina?
A amostragem de redução (neste contexto) significa treinamento em um subconjunto desproporcionalmente baixo dos exemplos de classe majoritária. Awaywaying significa adicionar um exemplo de peso à classe desmembrada igual ao fator pelo qual você diminuiu a amostra.
