pyspark对每个目标变量的类进行过采样 - 腾讯云开发者社区

，以及变量的类型是什么：在进行代码调试的时候，可以清楚的看到是哪些变量出现了问题，但是由于MATLAB的深度学习生态环境还是没有Python的开放，因此，现在更多的人在做深度学习的时候...从我个人角度来说，我觉得对比debug，这样做的优势有如下几点： debug会导致程序运行慢，特别是配置低的电脑会明显感受到；有时我并不关心程序的中间变量具体是什么，我关心的是运行结束后，我依然可以对程序的所有变量进行操作...，这样做可以同时获得程序本身运行的结果又可以获得Jupyter Notebook的交互计算体验；如下，我还想进一步探究OCR识别的结果，那么我在程序运行完之后，依然可以进行操作：具体软件环境如下：...variables图标勾选：新版本选择这个有点类似眼镜的图标：然后你就会发现，在右边出现了变量的窗口： 3.附录 1.每个版本的Pycharm的“Show command...2.上述操作只是针对一个文件，如果每个文件都想有类似的操作，可以点击生成Templates，后面运行.py文件便都会保存所有的变量：发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

随机抽样分层抽样权重抽样 SMOT 过采样欠采样 spark 数据采样是均匀分布的嘛？...，现在要不放回地随机抽取 m 个元素，每个元素被抽中的概率为元素的权重占总权重的比例。...https://www.codenong.com/44352986/ SMOT 过采样针对类别不平衡的数据集，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集...SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本欠采样 spark 数据采样是均匀分布的嘛？..._jdf.sample(*args) return DataFrame(jdf, self.sql_ctx) 根据每个层上给定的分数返回分层样本，不进行替换。

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【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

4.2 SMOTE：合成少数类过采样技术 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是生成少数类样本的一种常见方法，广泛用于不平衡分类问题。...# 进行 SMOTE 过采样 sm = SMOTE(random_state=42) X_res, y_res = sm.fit_resample(X, y) print("原始数据集分布:",...np.bincount(y)) print("过采样后数据集分布:", np.bincount(y_res)) SMOTE 使用少数类样本之间的插值来生成新的样本，从而达到数据平衡的效果。...chunk_size = 100000 # 每次读取 10 万行 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size): # 对每个块进行处理...向量化意味着对整个数组进行操作，而不是对每个元素进行逐个处理，这样能极大提高运算速度。

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Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

可以是具名函数，也可以是匿名，用来确定对所有元素进行分组的键,或者指定用于对元素进行求值以确定其分组方式的表达式.https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-groupby-explained-with-example...RDD【持久化】一节已经描述过二、pyspark 行动操作 PySpark RDD行动操作(Actions) 是将值返回给驱动程序的 PySpark 操作.行动操作会触发之前的转换操作进行执行.../api/python/pyspark.html#pyspark.RDD takeSample(withReplacement, num, seed=None) 返回此 RDD 的固定大小的采样子集 top...items())[(1, 2), (2, 3)] aggregate(zeroValue, seqOp, combOp) 使用给定的函数和初始值，对每个分区的聚合进行聚合，然后对聚合的结果进行聚合seqOp...,value),键值对RDD是会被经常用到的一类RDD，它的一些操作函数大致可以分为四类： ·字典函数 ·函数式转化操作 ·分组操作、聚合操作、排序操作 ·连接操作字典函数描述

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pyspark-ml学习笔记：逻辑回归、GBDT、xgboost参数介绍

gbtree使用基于树的模型进行提升计算，gblinear使用线性模型进行提升计算。缺省值为gbtree。...“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题，输出为概率。 “binary:logitraw”–二分类的逻辑回归问题，输出的结果为wTx。...task by minimizing the pairwise loss ''' objective = "binary:logistic" seed = None alpha = 0.0 # 在建立树时对特征采样的比例...在现行回归模型中，这个参数是指建立每个模型所需要的最小样本数。该成熟越大算法越conservative。取值范围为: [0,∞]。...如果设置为0.5则意味着XGBoost将随机的冲整个样本集合中随机的抽取出50%的子样本建立树模型，这能够防止过拟合。取值范围为：(0,1]。

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面试、笔试题集：集成学习，树模型，Random Forests，GBDT，XGBoost

使用pyspark 进行kaggle比赛Give me some credit数据集的建模与分析（3....正则项：XGBoost的目标函数加了正则项，相当于预剪枝，使得学习出来的模型更加不容易过拟合。列抽样：XGBoost支持列采样，与随机森林类似，用于防止过拟合。...支持并行 XGBoost 支持并行，但是注意，XGBoost 的并行和RF 的并行不是同一类型的∶RF可以并行是因为其基学习器之间是没有关联的，每个基学习器的训练都是在总体训练样本中由放回的随机采样得到...（3）支持离散变量：无法直接输入类别型变量，因此需要事先对类别型变量进行编码（例如独热编码），而LightGBM可以直接处理类别型变量。...---- XGBoost中如何对树进行剪枝在目标函数中增加了正则项：使用叶子结点的数目和叶子结点权重的L2模的平方，控制树的复杂度。

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简历项目

pv、fav、cart、buy数量并保存结果 pivot透视操作，把某列里的字段值转换成行并进行聚合运算(pyspark.sql.GroupedData.pivot) # 统计每个用户对各类商品的...②负采样：上下文词和目标词构成正样本；用相同的上下文词，再在字典找那个随机选一个词，标记为0....：填充方案：结合用户的其他特征值，利用随机森林算法进行预测；但产生了大量人为构建的数据，一定程度上增加了数据的噪音把变量映射到高维空间（把缺失值当做单独的一类处理）：如pvalue_level的...每次更新时对每个样本进行梯度更新，可能会跳到更好的局部最优解，但因此噪音较多，有严重振荡。...并行化：对目标函数梯度计算的并行化。由于目标函数的梯度向量计算中只需要进行向量间的点乘和相加，可以很容易将每个迭代过程拆分成相互独立的计算步骤，由不同的节点进行独立计算，然后归并计算结果。

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机器学习9：采样

此时可以构造一个容易采样的参考分布，先对参考分布进行采样，然后对得到的样本进行一定的后处理操作，使得最终的样本服从目标分布。...以场景描述中的图8.9为例，先对Cloudy变量进行采样，然后再对Sprinkler和Rain变量进行采样，最后对WetGrass变量采样，如图8.10所示（图中绿色表示变量取值为True，红色表示取值为...直接的随机采样虽然可以使样本集变得均衡，但会带来一些问题，比如，过采样对少数类样本进行了多次复制，扩大了数据规模，增加了模型训练的复杂度，同时也容易造成过拟合；欠采样会丢弃一些样本，可能会损失部分有用信息...例如，SMOTE算法对少数类样本集Smin中每个样本x，从它在Smin中的K近邻中随机选一个样本y，然后在x,y连线上随机选取一点作为新合成的样本（根据需要的过采样倍率重复上述过程若干次），如下图所示。...这种合成新样本的过采样方法可以降低过拟合的风险。 ? SMOTE算法为每个少数类样本合成相同数量的新样本，这可能会增大类间重叠度，并且会生成一些不能提供有益信息的样本。

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文本分类又来了，用 Scikit-Learn 解决多类文本分类问题

因此，这是我们今天要做的：将消费者的财务投诉分成12个预定义的类。这些数据可以从 data.gov 下载。...如果你想看下在 PySpark 中的实现，请阅读下一篇文章： https://medium.com/@actsusanli/multi-class-text-classification-with-pyspark...问题形成我们的问题是有监督的文本分类问题，目标是调查哪一种有监督的机器学习方法最适于解决该问题。鉴于新的投诉的到来，我们想将它归到12个分类目录中。分类器使得每个新投诉被归类到一个仅且一个类别中。...这是一个多类文本分类问题。我已经迫不及待地想看下我们完成的结果。数据浏览在投入训练机器学习模型前，我们应当先看一些实例以及每个类别中投诉的数量： ? ?...在一些例子中，像欺诈侦测和癌症预测，我们将仔细设置我们的模型或人工平衡数据集，比如通过欠采样和过采样每个类。然而，在我们的学习不均衡的数据的例子中，我们会将兴趣点放在占少数的的分类上。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...三类操作，进而完成特定窗口内的聚合统计注：这里的Window为单独的类，用于建立窗口函数over中的对象；functions子模块中还有window函数，其主要用于对时间类型数据完成重采样操作。...这里补充groupby的两个特殊用法： groupby+window时间开窗函数时间重采样，对标pandas中的resample groupby+pivot实现数据透视表操作，对标pandas中的pivot_table...rank、dense_rank、ntile，以及前文提到的可用于时间重采样的窗口函数window等数值处理类，主要是一些数学函数，包括sqrt、abs、ceil、floor、sin、log等字符串类...，包括子字符串提取substring、字符串拼接concat、concat_ws、split、strim、lpad等时间处理类，主要是对timestamp类型数据进行处理，包括year、month、hour

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Spark 编程指南 (一) [Spa

RDD并行计算的粒度，每一个RDD分区的计算都会在一个单独的任务中执行，每一个分区对应一个Task，分区后的数据存放在内存当中计算每个分区的函数(compute) 对于Spark中每个RDD都是以分区进行计算的...，并且每个分区的compute函数是在对迭代器进行复合操作，不需要每次计算，直到提交动作触发才会将之前所有的迭代操作进行计算，lineage在容错中有重要作用对父级RDD的依赖(dependencies...，计算所有父RDD的分区；在节点计算失败的恢复上也更有效，可以直接计算其父RDD的分区，还可以进行并行计算子RDD的每个分区依赖于常数个父分区（即与数据规模无关）输入输出一对一的算子，且结果...RDD分区对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey 对两个RDD基于key进行jion和重组，如jion 对key-value数据类型RDD的分区器...版本，它通常引用环境变量PATH默认的python版本；你也可以自己指定PYSPARK_PYTHON所用的python版本，例如： PYSPARK_PYTHON=python3.4 bin/pyspark

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图解大数据 | Spark机器学习(下)—建模与超参调优

（1）逻辑回归逻辑回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。...决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。...学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。...如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...相对于CrossValidator对每一个参数进行k次评估，TrainValidationSplit只对每个参数组合评估1次所以评估代价较低但是，当训练数据集不够大的时候其结果相对不够可信 from

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。...以下代码块包含PySpark类的详细信息以及SparkContext可以采用的参数。...profiler_cls - 用于进行性能分析的一类自定义Profiler（默认为pyspark.profiler.BasicProfiler）。...RDD是不可变元素，这意味着一旦创建了RDD，就无法对其进行更改。RDD也具有容错能力，因此在发生任何故障时，它们会自动恢复。...在下面的示例中，我们形成一个键值对，并将每个字符串映射为值1 # map.py from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "

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PySpark 中的机器学习库

ChiSqSelector：对于分类目标变量（考虑到分类模型），此方法允许你预定义数量的特征（通过numTopFeatures参数指定）。选择完成后，如方法的名称所示，使用卡方检验。...Normalizer ：将某个特征向量（由所有样本某一个特征组成的向量）计算其p-范数，然后对该每个元素除以p-范数。将原始特征Normalizer以后可以使得机器学习算法有更好的表现。...在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来...预测器（Estimators）：预测器可以被认为是需要评估的统计模型，来进行预测或对观测结果进行分类。...DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。 3、聚类聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。

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机器学习知识点归纳第1篇

针对连续类型变量，将数据分成10份（根据数据分布进行切分）； B. 计算每个组bin中events和non-events的数量； C....增加变量的可解释性，并且可解释的粒度细化到变量的每个可能取值。 B....可以指示自变量（模型输入变量）对因变量（模型目标变量）的预测能力，样本的概率值与WOE值有密切的关系。 C....③ 贝叶斯优化贝叶斯优化算法通过对目标函数形状进行学习，找到使目标函数向全局最优值提升的参数。 7....④ 数据合成：SMOTE 合成少数类过采样技术，它是基于随机过采样算法的一种改进方案，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中。

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【应用】信用评分：第7部分 - 信用风险模型的进一步考虑

过拟合 - 发生在模型完全适合训练数据集但未能在训练数据集上进行推广 - 是一个基本问题，也是预测模型的最大威胁结果是对新的（看不见的，样本外的）数据集的预测很差。 ?...训练集训练不同的模型，在验证样本上进行相互比较，冠军模型通过对测试集的不可见数据进行验证。这两种方法的主要缺点是，适用于可用数据子集的模型仍然可能会出现过度拟合。...Bootstrapping采用替换方式进行采样。标准bootstrap验证过程从原始数据中随机创建M个不同样本，大小相同。该模型适用于每个bootstrap样本，并随后对整个数据进行测试以测量性能。...内部CV用于参数调整或变量选择，而外部CV用于模型验证。通过一些修改， bootstrapping和交叉验证可以同时实现三个不同的目标：模型验证变量选择和参数调整（网格搜索）。 ?...用于解决不平衡数据建模问题的两种常用技术是采样和集成建模。采样方法进一步分为欠采样和过采样技术。欠采样包括从多数类中移除样例并保留完整的少数样例。过采样是复制少数类以平衡数据的过程。

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Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

, seed=None) 返回此 RDD 的固定大小的采样子集 (仅当预期结果数组较小时才应使用此方法，因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.takeSample print...和map类似，但是由于foreach是行动操作，所以可以执行一些输出类的函数，比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 中每个唯一值的计数作为...，然后把每个分区聚合结果再聚合; 聚合的过程其实和reduce类似，但是不满足交换律这里有个细节要注意，fold是对每个分区（each partition）都会应用 zeroValue 进行聚合，...而不是只使用一次 ''' ① 在每个节点应用fold：初始值zeroValue + 分区内RDD元素 ② 获得各个partition的聚合值之后，对这些值再进行一次聚合，同样也应用zeroValue；...，对每个分区的聚合进行聚合 (这里同样是对每个分区，初始值的使用规则和fold是一样的，对每个分区都采用) seqOp方法是先对每个分区操作，然后combOp对每个分区的聚合结果进行最终聚合 rdd_agg_test

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文末福利｜特征工程与数据预处理的四个高级技巧

不幸的是，情况并非总是如此，目标变量可能非常不平衡(例如，10:1)。这种情况下，我们可以对该少数类(即样本数少的类别)进行过采样，以便使用一种称为SMOTE的技术来引入平衡。...正如你所看到的，模型成功地对目标变量进行了过采样。...当使用SMOTE进行过采样时，可以采用以下几种策略: “少数类(minority)”:仅重采样少数类; “非少数类(not minority)”:重新采样除少数类以外的其他类; “非多数类(not majority...)”:重新采样除了多数类的其他类; '所有(all)':重新采样所有类; "词典(dict)":键为目标类，值对应于每个目标类所需的样本数量。...附加提示2：确保在训练集与测试集分割之后进行过采样，并且只对训练数据进行过采样。因为通常不在合成数据上测试模型的性能。 2. 创建新的特征为了提高模型的质量和预测能力，经常从现有变量中创建新特征。

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高度不平衡的数据的处理方法

可能有一个或多个预测指标与目标结果高度相关。因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。...例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...注意：上面的描述听起来像高度不平衡的数据只能出现在二进制目标变量中，这是不正确的。名义目标变量也可能遭受高度不平衡的问题。但是，本文仅以更常见的二进制不平衡示例为例进行说明。...训练集大小操作（抽样方法）直觉上，许多数据科学家会认为欠采样和过采样是一种可能的解决方案，这意味着要么随机抽取一些主要类别记录（属于目标类别的记录）或随机选择一些小类记录并将它们附加到整体数据集。...但是，随机过采样不会将新信息添加到数据集中，而是会复制一些小类记录。由于某些非预测性特征通过随机过采样得到重复和加重，最终可能出现过度拟合的情况，统计上不相关的因素突然出现影响。

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Pycharm在程序运行完成后，查看每个变量并继续对变量进行操作的方法（show variables）

spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

【Python篇】深入挖掘 Pandas：机器学习数据处理的高级技巧

Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

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机器学习9：采样

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