Wzmocnienie i próbkowanie w Pythonie

1. Co jest wzmocnieniem i próbkowaniem w Pythonie?
2. Co jest próbkowaniem i próbkowaniem?
3. Jak używasz montażu w Python?
4. Co to jest wzmocnienie i próbkowanie w uczeniu maszynowym?

Co jest wzmocnieniem i próbkowaniem w Pythonie?

Możesz zrównoważyć swoje dane, ponowne próbkowanie. Kolejne są dwie różne techniki ponownego próbkowania: zwiększanie (zwiększ klasę mniejszościową) Próbka (zmniejsz klasę większości)

Co jest próbkowaniem i próbkowaniem?

Wzmocnienie spadkowe to zmniejszenie rozdzielczości przestrzennej przy jednoczesnym zachowaniu tego samego dwuwymiarowego (2D) reprezentacji. Zwykle służy do zmniejszenia wymagań dotyczących przechowywania i/lub transmisji obrazów. Wzmocnienie to zwiększenie rozdzielczości przestrzennej przy jednoczesnym zachowaniu reprezentacji obrazu 2D.

Jak używasz montażu w Python?

Możesz zwiększyć liczbę zestawów danych, po prostu kopiując rekordy z klas mniejszościowych. Możesz to zrobić metodą resample () ze sklearn. Moduł Utils, jak pokazano w poniższym skrypcie. Widać, że w tym przypadku pierwszym argumentem, który przekazujemy metodą resample (), jest nasza klasa mniejszościowa, i.mi. Nasz zestaw danych SPAM.

Co to jest wzmocnienie i próbkowanie w uczeniu maszynowym?

Wzmocnienie spadkowe (w tym kontekście) oznacza szkolenie na nieproporcjonalnie niskim podgrupie przykładów klasy większości. Ulepszanie oznacza dodanie przykładowej wagi do klasy próbkowanej równej współczynnikowi, przez który próbowałeś w dół.