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- ¿Qué es el muestreo ascendente y la redacción en Python??
- ¿Qué es la reducción de muestras y la muestra??
- ¿Cómo se usa el muestreo en Python??
- ¿Qué es el muestreo ascendente y la reducción de muestras en el aprendizaje automático??
¿Qué es el muestreo ascendente y la redacción en Python??
Puede equilibrar sus datos volviendo a muestrearlos. Los siguientes son dos técnicas diferentes para volver a muestrear: muestra de muestreo (aumento de su clase minoritaria) (disminuya su clase mayoritaria)
¿Qué es la reducción de muestras y la muestra??
La reducción de muestras es la reducción de la resolución espacial mientras mantiene la misma representación bidimensional (2D). Por lo general, se usa para reducir los requisitos de almacenamiento y/o transmisión de las imágenes. El muestreo ascendente es el aumento de la resolución espacial mientras mantiene la representación 2D de una imagen.
¿Cómo se usa el muestreo en Python??
Puede mejorar un conjunto de datos simplemente copiando registros de clases minoritarias. Puede hacerlo a través del método REAMP () desde el sklearn. módulo utilizado, como se muestra en el siguiente script. Puede ver que en este caso, el primer argumento que aprobamos el método de resample () es nuestra clase minoritaria, yo.mi. nuestro conjunto de datos de spam.
¿Qué es el muestreo ascendente y la reducción de muestras en el aprendizaje automático??
La reducción de muestras (en este contexto) significa capacitar en un subconjunto desproporcionadamente bajo de los ejemplos de clase mayoritaria. Weighting significa agregar un peso de ejemplo a la clase muestreada igual al factor por el cual se muestreó.
