React 中的类组件和函数组件是两种不同的组件编写方式，它们之间有一些区别。...语法和写法：类组件是使用类的语法进行定义的，它继承自 React.Component 类，并且需要实现 render() 方法来返回组件的 JSX。...函数组件是使用函数的语法进行定义的，它接收一个 props 对象作为参数，并返回组件的 JSX。...在类组件中，可以使用 state 属性来存储和管理组件的内部状态。...) => { console.log('Component updated'); }); return Hello, {props.name}; } 总的来说，类组件和函数组件都可以实现相同的功能
本文改进：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题，并使用有效感受野的信息来设计Anchor。...1.SlideLoss介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2208.02019.pdf图 4：我们提出了一种新的损失，称为“滑动损失”，它自适应地学习正样本阈值参数和负样本阈值参数...在 µ 附近设置较高的权重会增加难分类示例的相对损失，从而将更多注意力集中在难分类的错误示例上。 Slide损失函数的主要目的是让模型更加关注难样本。...根据表格第五行的结果，Slide函数提升主要在中、难任务上。 2.
在分类任务中，不平衡数据集是指数据集中的分类不平均的情况，会有一个或多个类比其他类多的多或者少的多。...但是我们对准确预测信用卡交易何时不存在欺诈不感兴趣，我们关心的是信用卡是否存在欺诈，也就是样本量少的分类是否能够被判断出来。 最简单的办法就是召回分数作为模型性能的主要指标。...参数，那么在处理不平衡数据时应该使用该参数，train_test_split分割后欺诈案例的比例会根据传递列的比例进行分配（具体使用方法可以查看sklearn的文档），我们的目标是为了确保我们在训练集和测试集中保持相同比例类别分布...基类模型 我们将创建并训练一个基本的逻辑回归模型作为基线。但在此之前我们先创建一个小函数，将每笔交易的金额纳入性能评估。...但是这在实际使用时肯定不好，所以其实我们可以做的更好。 改进模型加入类权重 基线模型将两个类设置成同等重要，因为模型不知道我们更关心欺诈的情况，所以我们需要重新定义我们的损失函数。
在模型训练之前，要首先划分训练集与测试集，如何对原始数据集进行训练集与测试集的划分？训练集与测试集的比例各占多少？如何保证各自内部标签分布平衡都会影响模型训练的最终效果。...好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。...函数，无法达到分层随机抽样的目的。...而对于训练集与测试集的划分比例上来看，目前没有一个统一的比例标准，在机器学习类的参考资料中，推荐的比例是训练集和测试集的比例保持在1:2~1:4之间为佳。...倘若使用验证集，则建议保持6:2:2左右的训练集、验证集及测试集比例。
信用卡账单是否会违约，金融机构利用逻辑回归模型来评估信用卡用户是否存在违约风险，这通常涉及对用户的信用历史、交易行为等进行分析。 逻辑回归是一种用于分类问题的统计模型，特别是适合于处理二分类问题。...回归的结果输入到sigmoid函数当中 逻辑回归的损失，称之为 对数似然损失 在逻辑回归中，损失函数是用来度量预测值与真实值之间的差异的。...具体来说，逻辑回归通常使用的损失函数是交叉熵（Cross Entropy），这是一种衡量两个概率分布之间差异的函数。...，以帮助处理不平衡的数据集。...以此来平衡各类别之间的样本数量差异。
二、Python中的判断模式 Python中采用可以采用方法判断代替某个接口方法是否存在。下面来开始介绍。...通过测试，我们知道hasattr函数其实也同样适用于类的属性。...2. getattr函数 getattr（参数1，参数2 [，参数3]） 参数1：某个类的对象 参数2：某个类的方法名称，注意这个方法名称不要加小括号 参数3：默认函数，这个方法可以被省略，但是如果被省略的情况下...这里的参数3中的方法名称不一定是要在类的内部的，也可以是外部自定义的。 同样的，这个函数也可以适用到属性的获取上面。 3. setattr函数 这个函数用来设置对象的默认方法与属性。...如果参数2中的方法或属性名称与对象原有的方法或属性相同，那么就以新设置的为准。 三、总结强调 1.掌握接口的概念。 2.掌握hasattr判断某个对象是否有某个属性或者方法。
⚪在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果 ⚪总结论述 ⚪样本不平衡问题概述 ⚪本文Easyensemble的主要改进点 ⚪代码 || 在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果 将Easyensemble...当然具体问题具体分析，没有一种方法一定是通用的，假如特征与类别之间的关系较为明确，那么采用Easyensemble可能只会有不好的结果。...1 数据层面（采样、数据合成、数据增强） 数据增强：直接复制小类样本，对小类样本数据经过一定的处理，做一些小的改变等。...2 算法层面（修改损失函数值、难例挖掘） （1）带权值的损失函数 为小样本标签增加损失函数的权值，即一个小样本设置权值多次使用，类似于过采样。...（2） 新损失Focal loss 在原来带权值的loss函数的基础上进行了改进，继续改进损失函数的权值。 （3） 难例挖掘 挖掘出模型计算效果较差的样本，然后对这些样本再进行重新训练。
=00≤α≤Ce,yTα=0 这里，Q 是对称矩阵，e 是单位向量，CC是惩罚参数，用于控制分类错误和模型复杂度之间的平衡。...以下是详细的策略： 惩罚参数 CC 在 SVM 中起着平衡泛化能力和近似能力的作用。...训练模型：对每对类别分别进行二分类训练。每个分类器只包含这两类样本的训练数据。这种方法的优点是每个子分类器只需两类样本参与训练，因此训练速度较快，并且能很好地解决样本不平衡问题。...使用Python实现支持向量机时，如何处理大规模数据集以保持模型的准确性和训练速度？...在处理大规模数据集时，使用Python实现支持向量机（SVM）需要采取一些优化措施以保持模型的准确性和训练速度。
该数据集提供有关乘客的信息，例如年龄、机票类别、性别以及乘客是否幸存的二元变量。...训练/测试拆分 我们将使用 sklearn 模块进行大部分分析，特别是在这个阶段，我们将使用该包的 train_test_split 函数来创建数据的单独训练集和测试集。... random_state = 18) 传递给我们的 train_test_split 函数的参数是“X”，它包含我们的数据集变量而不是我们的结果变量，“y”是 X 中每个观察的数组或结果变量。...通常，accuracy不是我们用来判断分类模型性能的指标，原因包括数据中可能存在的不平衡，由于对一类的预测不平衡而导致准确性高。但是，为了简单起见，我将其包含在上面。...我还包括了 F1 分数，它衡量了precision和recall之间的调和平均值。F1 分数指标能够惩罚precision之间的巨大差异。
当您评估模型的预测性能时，过程必须保持公正。使用train_test_split()数据科学库scikit-learn，您可以将数据集拆分为子集，从而最大限度地减少评估和验证过程中出现偏差的可能性。...欠拟合和过拟合 拆分数据集对于检测您的模型是否存在两个非常常见的问题之一（称为欠拟合和过拟合）可能也很重要： 欠拟合通常是模型无法封装数据之间关系的结果。...你会得到相同的结果，test_size=0.33因为 12 的 33% 大约是 4。 最后两个示例之间还有一个非常重要的区别：现在每次运行该函数时都会得到相同的结果。...与往常一样，您将从导入必要的包、函数或类开始。...您可以使用KFold、StratifiedKFold、LeaveOneOut和来自 的其他一些类和函数实现交叉验证sklearn.model_selection。
C++中,继承方式共有3种: public继承 -指父类的成员(变量和函数)访问级别,在子类中保持不变 private继承 -指父类的成员,在子类中变为private私有成员....-也就是说子类无法访问父类的所有成员 protected继承 -指父类的public成员 ,在子类中变为protected保护成员,其它成员级别保持不变 如下图所示: ?...子类可以定义父类中的同名成员和同名函数 子类中的成员变量和函数将会隐藏父类的同名成员变量和函数 父类中的同名成员变量和函数依然存在子类中 通过作用域分辨符（::）才可以访问父类中的同名成员变量和函数...cout<<"Parent.mval="<<c.Parent::mval<<endl; 打印: Child.mval=105 Parent.mval=1010 从打印结果看到,父<em>类</em>和子类<em>之间</em><em>的</em>作用域是不同<em>的</em>...所以C++引入了虚<em>函数</em>概念,根据指针指向<em>的</em>对象类型,来执行不同类<em>的</em>同名覆盖成员<em>函数</em>,实现不同<em>的</em>形态 定义: 在父<em>类</em>成员<em>函数</em><em>的</em>返回值前面,通过virtual关键字声明,这样便能访问子类中<em>的</em>同名成员<em>函数</em>了
这时，决策边界就不是单纯地寻求最大边际，而是需要找出一个"最大边际"与"被分错的样本数量"之间的平衡，因为对于软间隔的数据来说，边际越大被分错的样本也就会越多。...与gamma不同，没有在对偶函数中出现，并且是明确了调参目标的，所以可以明确究竟是否需要训练集上的高精确度来调整的方向。...代码见附录2 灰色是做样本平衡之前的决策边界，大约有一半少数类（红色）被分错，多数类（紫色点）几乎都被分类正确了。...橙色是做样本平衡之后的决策边界，做了样本平衡后，少数类几乎全部都被分类正确了，但是多数类有许多被分错了。...从准确率的角度来看，不做样本平衡的时候准确率反而更高，做了样本平衡准确率反而变低了，这是因为做了样本平衡后，为了要更有效地捕捉出少数类，模型误伤了许多多数类样本，而多数类被分错的样本数量 > 少数类被分类正确的样本数量
处理不平衡数据是非常重要的一步，可以通过以下方法来处理： 过采样（Over-sampling）：增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相似。...欠采样（Under-sampling）：减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相似。 类别权重（Class Weights）：在模型训练时为不同类别设置不同的权重，使其更加平衡。...以下是一个使用类别权重处理不平衡数据的示例： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.utils.class_weight...X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 多分类处理 处理多分类任务时，需要注意选择合适的损失函数和评估指标...首先，我们准备了多分类和不平衡的数据集，然后通过类别权重处理不平衡数据，最后使用XGBoost进行多分类任务，并评估了模型的性能。
df = df.dropna(how='any') df.head() 样本不平衡处理 到目前为止，我们有了一个可以使用的数据集。这里我们需要回答的一个重要问题是 -- 我们的数据集是否平衡?...因此通过sns.countplot函数直接定性分析整个样本集中是否下雨分别多少次，以此判断正负样本（是否有雨）是否平衡。...约78%的数据点表示明天不会下雨。这意味着一个预测明天是否下雨的模型在78%的时间里是正确的。 如果想要解决此次样本不平衡，以缓解其带来的影响，可以参考云朵君先前文章机器学习中样本不平衡，怎么办？...而仅使用准确性来评估并不是一个好方法，尤其在样本不平衡的二分类数据集上。仔细回想一下，我们的数据是一个很不平衡的数据集，其几乎不包含明天会降雨样本。...不幸的是，我们不能完全相信有雨类的预测，因为样本不平衡导致模型倾向于无雨类。 可以通过查看一个简单的混淆矩阵来评估二分类效果。
明确任务 这是任何数据科学项目中最重要的步骤之一。确保您已完全理解所问的问题。您是否有可用的相关数据来回答问题？您的方法是否符合利益相关者的期望？...使用 sklearn 的 train_test_split() 函数拆分数据，然后单独保留测试数据，这样就没有数据泄漏的风险。...如果您的数据不平衡，您可以在测试训练拆分中指定一些可选参数（'shuffle' 和 'stratify'），以确保在目标类之间均匀拆分。这可以确保您的少数类不会完全出现在您的训练或测试集中。...模型调优——纠正不平衡数据 通常，微调模型可能涉及调整其超参数和特征工程，以提高模型的预测能力。然而，对于本节，我将重点介绍可用于减少类不平衡影响的技术。...除了为少数类收集更多数据外，还有 5 种方法（据我所知）可用于解决类不平衡问题。大多数是特征工程的一种形式，其目的是对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样以平衡整体类分布。
import train_test_split X_train, X_val, Y_train, Y_val = train_test_split(X_train, Y_train, test_size...对于这类问题，数据不应该被打乱 数据冗余：数据尽量不要有重复的样本，若重复的样本即出现在训练集又出现在测试集，容易造成数据泄漏，应该确保训练集和测试集数据之间没有交集 3....过拟合判断：判断一个模型是否过拟合，让模型在训练数据上进行预测，若预测的精度很差，说明是模型没有训练成功，反之才是模型过拟合。...（二分类、多分类、标量回归、向量回归、聚类、生成会强化学习） 做假设 选择衡量成功的指标（优化的目标） 平衡分类问题（每个类别的可能性相同）常用指标：精度和接收者操作特征曲线线下面积 类别不平衡问题：准确率和召回率...（如张量） 归一化处理（取值进行缩放，不同特征取值缩放到一致的范围） 特征工程 开发比基准更好的模型 最后一层的激活： 损失函数：见下表 优化配置：优化器的选择？
因此，建议在函数中添加有意义的名称，以取得描述性和简洁性之间的平衡。至于是否需要说明函数是从 CSV 加载数据集路径，这取决于代码的上下文和实际需求。 函数 函数的规模与功能应该恰当地设计。...它们应该保持简洁，不超过20行，并将大块内容分离到新的函数中。更重要的是，函数应该只负责一件事，而不是多个任务。如果需要执行其他任务，就应该将其放到另一个函数中。...正确使用注释是为了弥补我们无法用代码表达的缺陷。 当需要在代码中添加注释时，可以考虑是否真的需要它，或者是否可以将其放入一个新函数中，并为函数命名，这样就能清楚地知道发生了什么，而注释并不是必需的。...《清洁代码》一书中提到的其他重要格式化规则包括： 使文件大小合理 （约 200 至 500 行），以促使更好的理解 使用空行来分隔不同概念（例如，在初始化 ML 模型的代码块和运行训练的代码块之间） 将调用者函数定义在被调用者函数之上...测试 CSV 文件不存在时是否会抛出 FileNotFoundError 异常。 测试是否调用了 pandas 的 read_csv 函数。
分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类和标签上。学习算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。...二元分类案例包括，预测患者是否患有某种疾病，音频中是否含有人声，杜克大学男子篮球队在NCAA比赛中第一场的输赢。多元分类中，分类算法需要为每个实例都分类一组标签。...表示一个事件发生的概率是P，不发生的概率1−P，概率在{0,1}之间。线性回归假设解释变量值的变化会引起响应变量值的变化，如果响应变量的值是概率的，这条假设就不满足了。...响应变量是一个像线性回归中的解释变量构成的函数表示，称为逻辑函数（logistic function）。一个值在{0,1}之间的逻辑函数如下所示： ?...综合评价指标平衡了精确率和召回率。一个二元分类模型，精确率和召回率为1，那么综合评价指标为1。如果精确率或召回率为0，那么综合评价指标为0。scikit-learn也提供了计算综合评价指标的函数。
欠采样 下采样(under-sampling)，是对非平衡数据中样本数较多的那一类进行采样，采样使其约等于样本量较少那一类的样本量。...过采样 过采样(over-sampling)，是对非平衡数据中样本数较少的那一类进行采样，常规的做法就是将其复制几遍来达到正负样本平衡，因为是同样的数据复制多份，很容易发生过拟合，一般比较少用。...x_new=x+rand(1)*|x-x_n| (rand(1)表示生成0-1之间的一个随机数) 关于SMOTE算法的实现也由现成的库，我们直接pip安装就可以使用。...调权重 调权重就是调整模型中正负样本的在模型表现中的表决权重，以此来平衡样本绝对量的不平衡。...最后 通过上面几种方法的模型结果可以看出： 用任意一种方式处理或者不处理，ROC基本是一致的，这也验证了我们在前面的推文中说到的，ROC是和样本是否平衡没关系的。
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