Howtosignalprocessing
- Ce qui est échantillonnant et échantillonnant dans Python?
- Qu'est-ce que les réductions d'échantillonnage et l'échantillonnage?
- Comment utilisez-vous l'échantillonnage dans Python?
- Ce qui est un échantillonnage et une réduction des effectifs dans l'apprentissage automatique?
Ce qui est échantillonnant et échantillonnant dans Python?
Vous pouvez équilibrer vos données en les rééchantillonnant. Les suivants sont deux techniques différentes pour le rééchantillonnage: l'échantillonnage (augmenter votre classe minoritaire) en panne (diminuer votre classe majoritaire)
Qu'est-ce que les réductions d'échantillonnage et l'échantillonnage?
La réduction de l'échantillonnage est la réduction de la résolution spatiale tout en maintenant la même représentation bidimensionnelle (2D). Il est généralement utilisé pour réduire les exigences de stockage et / ou de transmission des images. L'échantillonnage est l'augmentation de la résolution spatiale tout en maintenant la représentation 2D d'une image.
Comment utilisez-vous l'échantillonnage dans Python?
Vous pouvez mettre un échantillonnage d'un ensemble de données en copie simplement des enregistrements à partir de classes minoritaires. Vous pouvez le faire via la méthode Resample () du sklearn. UTILS Module, comme indiqué dans le script suivant. Vous pouvez voir que dans ce cas, le premier argument que nous passons la méthode Resample () est notre classe minoritaire, je.e. Notre ensemble de données de spam.
Ce qui est un échantillonnage et une réduction des effectifs dans l'apprentissage automatique?
La réduction de l'échantillonnage (dans ce contexte) signifie une formation sur un sous-ensemble disproportionnellement bas des exemples de classe majoritaire. La pondération signifie ajouter un exemple de poids à la classe échantillonnée égale au facteur par lequel vous avez échantillonné.
