Upsampling em Python

1. O que está amostrando em Python?
2. Como você usa uma amostra de um conjunto de dados no Python?
3. O que está amostrando no aprendizado de máquina?
4. Como funciona a amostragem?

O que está amostrando em Python?

Upsampling significa aumentar o número de amostras que são menos em número. Este código -fonte Python Science de dados faz o seguinte: 1. Importa as bibliotecas necessárias e os dados da IRIS do conjunto de dados Sklearn.

Como você usa uma amostra de um conjunto de dados 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 no aprendizado de máquina?

Upsampling ou supermoolding refere -se à técnica para criar pontos de dados artificiais ou duplicados ou da amostra de classe minoritária para equilibrar o rótulo da classe. Existem várias técnicas de excesso de amostragem que podem ser usadas para criar pontos de dados artificiais.

Como funciona a amostragem?

Upsampling é o processo de inserção de amostras de valor zero entre amostras originais para aumentar a taxa de amostragem. (Isso às vezes é chamado de "zero stuff".) Esse tipo de amostragem adiciona imagens espectrais indesejadas ao sinal original, que são centralizadas em múltiplos da taxa de amostragem original.