平衡 RNN 序列数据 - 使用 Python、TensorFlow 和 Keras 进行深度学习 p.10

这段文字主要讲解了在机器学习模型训练过程中，如何平衡数据集以提高模型性能。

主要内容包括：

1. 数据平衡的重要性：

• 如果数据集中不同类别样本数量差异较大，例如买入和卖出样本比例为60:40，模型可能会偏向于预测数量较多的类别，导致模型性能下降。
• 为了避免这种情况，需要对数据进行平衡，使不同类别样本数量尽可能接近。

2. 数据平衡的方法：

• 类权重： 可以通过设置类权重的方式，告诉模型不同类别样本的重要性，但作者发现这种方法效果并不理想。
• 截断数据： 作者采用截断数据的方法，即选择数量较少的类别样本数量，然后从数量较多的类别中随机选取相同数量的样本，从而实现数据平衡。

3. 具体实现步骤：

• 将数据分为两组，分别代表买入和卖出样本。
• 使用random.shuffle()函数对两组数据进行随机打乱。
• 找到两组数据中数量较小的样本数量。
• 截取数量较多的样本，使其数量与数量较少的样本数量相同。

总结：

这段文字详细介绍了数据平衡的重要性，以及如何使用截断数据的方法实现数据平衡，为机器学习模型训练提供了有效的策略。

欢迎来到我们的深度学习与 Python、TensorFlow 和 Keras 教程系列的下一部分。 在本教程中，我们将继续构建我们的加密货币价格预测循环神经网络。 文本教程和示例代码：https://pythonprogramming.net/balancing-rnn-data-deep-learning-python-tensorflow-keras/