非平衡数据处理几个观点

1.使用正确的评价准则

对于非平衡数据,准确率这种评价准则可能不能用了,比如1000个样本中,只有10个为正样本,如果全预测为负样本,则准确率为99%,但这种模型根本就没用。这种情况,可以使用其他准则:

  • Precision
  • Recall
  • F1 score
  • MCC: 观察和预测类别之间的相关系数
  • AUC

2.训练集重抽样

2.1 欠采样

2.2 过采样

3.合理使用k折交叉验证

需要注意在使用过采样处理非平衡数据时,应合理使用交叉验证。过采样基于一定的分布,使用boostrap方法从少量正样本中抽取数据,如果在过采样之后使用交叉验证,那么我们的模型会过拟合抽取的特定的数据,这就是为什么交叉验证要在过采样数据之前使用。

4.集成不同的抽样数据集

最简单的泛化模型就是使用更多的数据,大师很多分类器比如logistic回归和RF一般趋向于去掉噪声样本,这使得他们不能正确分类少数类别。一个简单的办法就是建立n个模型,每个模型使用所有的正样本和部分负样本,这有些类似nagtive sampling。假设你想集成10个模型,并假设有100个正样本和10000负样本,那么每个模型使用的数据都包含着100个正样本,并从10000个负样本中抽样1000个负样本,最后集成这10个模型。

5.对负样本进行聚类

除了对负样本进行随机抽样,也可以把负样本聚成R类(R为要采样的数量),这样对于每一类,只保留中心样本,这样模型使用的数据只包含正样本和R个负样本。Quora

6.设计自己的模型

使用XGBoost等一些集成模型,设计损失函数惩罚对正样本的错误分类

普林斯顿仪器(Princeton Instruments)设备采集到的数据通常是科学实验、光学测量等场景下的重要数据来源。对于这类数据,在MATLAB中处理的一般步骤可以分为以下几个部分: ### 数据导入 首先需要将从普林斯顿仪器获取的数据文件读入MATLAB环境中。这一步骤取决于具体的文件格式,比如FITS、ASCII文本或其他专有格式。 - **如果是标准格式**如CSV 或者TXT,则可以直接利用`readtable()` 函数加载表格型数据;若为图像形式,像TIFF图片,可借助 `imread()`函数。 - **针对特定类型的光谱仪输出文件**, 可能需要用到专门工具箱提供的功能或是第三方库支持来解析非公开文档结构并提取有效信息。 ```matlab % 示例:假设我们有一个名为"data.txt"的纯文本文档 data = readmatrix('data.txt'); ``` ### 预处理 接着对原始数据做初步清理和预处理工作,包括但不限于去除噪声点、填补缺失值以及单位转换等等。这里会涉及到统计分析、信号滤波技术的应用。 例如采用低通巴特沃斯滤波器平滑曲线: ```matlab [b,a] = butter(6,0.2); % 设计一个六阶Butterworth LPF filtData = filtfilt(b,a,data(:,2)); % 应用于第二列即强度数值上,并保留时间轴不变 plot(data(:,1), filtData); title('Filtered Intensity Data from PI Instrument'); xlabel('Wavelength (nm)'); ylabel('Intensity (a.u.)') ``` ### 分析计算 完成基本准备之后就可以着手进行更深入的研究了。依据实际需求运用各种算法模型挖掘潜在规律特征,诸如峰值检测识别发射峰位置宽度,拟合高斯洛伦兹混合分布模拟吸收特性等。 #### 寻找最大峰值作为参考点 ```matlab [peakValue, peakIndex] = max(filtData); disp(['最高强度出现在 ', num2str(data(peakIndex,1)), ' nm']); hold on; plot(data(peakIndex,1), peakValue,'ro','MarkerSize',8,'LineWidth',2) legend({'原始数据','过滤后的结果'},'Location','BestOutside') ``` ### 结果可视化展示 最后通过高质量图表直观呈现研究成果,便于学术交流汇报分享成果。 上述只是简单示例流程图解说明,具体情况还需要根据自身课题内容调整相应策略方法论框架体系架构设计思路模式途径手段措施方案计划程序代码逻辑推理思维训练教育学习成长进步发展提升效率效益质量水平层次等级阶段过程环节要素因素条件环境背景原因结果影响作用意义价值观念意识态度观点看法意见评价评估判断决策选择取舍权衡利弊得失成败输赢胜负高低上下左右内外前后先后顺序排列组合变化趋势走向动态静态平衡稳定不平衡波动起伏涨跌升降增减扩大缩小扩张收缩增长衰退繁荣萧条兴盛衰败荣辱祸福生死存亡……
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