Échantillonnage dans Python

1. Qu'est-ce que l'échantillonnage dans Python?
2. Comment pouvez-vous dépasser un ensemble de données dans Python?
3. Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?
4. Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage?

Qu'est-ce que l'échantillonnage dans Python?

La mise à l'échantillonnage signifie augmenter le nombre d'échantillons qui sont moins nombreux. Ce code source de Data Science Python fait ce qui suit: 1. Importe des bibliothèques nécessaires et des données d'iris à partir de l'ensemble de données Sklearn.

Comment pouvez-vous dépasser un ensemble de données 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.

Qu'est-ce que l'échantillonnage dans l'apprentissage automatique?

L'échantillonnage ou le suréchantillonnage se réfère à la technique pour créer des points de données artificiels ou en double ou de l'échantillon de classe minoritaire pour équilibrer l'étiquette de classe. Il existe différentes techniques de suréchantillonnage qui peuvent être utilisées pour créer des points de données artificiels.

Comment fonctionne la mise à l'échantillonnage?

L'échantillonnage est le processus d'insertion d'échantillons à valeur nul entre les échantillons d'origine pour augmenter le taux d'échantillonnage. (C'est parfois appelé «zéro-toffing».) Ce type d'échantillonnage ajoute des images spectrales indésirables au signal d'origine, qui sont centrés sur des multiples du taux d'échantillonnage d'origine.