在训练二分类模型时，例如医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗等，经常会遇到正负样本不均衡的问题。对于很多分类算法，如果直接采用不均衡的样本集来进行训练学习，会存在一些问题。例如，如果正负样本比例达到1∶99，则分类器简单地将所有样本都判为负样本就能达到99%的正确率，显然这并不是我们想要的，我们想让分类器在正样本和负样本上都有足够的准确率和召回率。对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如
对正负样本的选择1.ssd:设置一个阈值（0.5），大于这个阈值的框为正样本，其它框作为负样本鉴定为背景。但是负样本还是远大于正样本，因此采用了难样本挖掘。难样本挖掘的具体操作是计算出所以负样本的损失进行排序，选取损失较大的TOP-K个负样本，这里的K设为正样本数量的3倍。在Faster-RCNN中是通过限制正负样本的数量来保证样本均衡，SDD则采用了限制正负样本的比例。对于留下的预测框执行NMS
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2023-11-09 10:06:05
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文章目录AUC理解1. AUC 是什么？2. 如何计算AUC3. ROC曲线的简单画法 AUC理解1. AUC 是什么？相信这个问题很多玩家都已经明白了，简单的概括一下，AUC（are under curve)是一个模型的评价指标，用于分类任务。那么这个指标代表什么呢？这个指标想表达的含义，简单来说其实就是随机抽出一对样本（一个正样本，一个负样本），然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测，
# 深度学习正负样本比例的影响及其调节方法
在深度学习中，数据是模型性能的决定性因素之一。特别是在二分类问题中，正负样本的比例对模型训练的影响尤为显著。本文将探讨正负样本比例对深度学习的影响，并给出相应的调节方法和代码示例。
## 什么是正负样本比例？
在二分类问题中，我们通常将数据集分为两类：正样本（positive samples）和负样本（negative samples）。正样本通常
## 深度学习正负样本比例的实现流程
深度学习模型训练过程中，正负样本比例的调整是一个非常重要的问题。合理的正负样本比例可以提高模型的准确性和稳定性。下面我将介绍一种实现深度学习正负样本比例的方法，并给出具体的代码示例。
### 流程图
```mermaid
graph TB
A[准备数据集] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[调整正负样本比例]
C --> D[训练深度学习
原创
2024-01-20 04:45:19
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为什么很多分类模型在训练数据不均衡会出现问题？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和人们测试时使用的评价标准不一致。这种不一致可能是训练数据的样本分布和测试数据的不一致，例如训练时优化的整个训练集（正负比例1:99）的正确率，而测试的时候期望正负比例1：1 一般从两个方面处理数据：基于数据的方法 对数据进行重采样，使得原先的数据样本均衡。最简单的处理不均衡样本的方法是随机采样。采样一般分为过采样和
几个问题：目录为什么对正负样本不敏感？auc指标的特性不同业务场景的AUC指标是否差异特别大？线下AUC有提升，但是线上没有效果？解决办法之——GAUC：这里的G可以是什么粒度？sql参考计算auc的方式为什么对正负样本不敏感？解释一：AUC的定义：随机取一对正负样本，正样本得分大于负样本得分的概率（auc不能衡量正样本内部的排序）。 如果采样是随机的，对于给定的正样本，假定得分为s+，
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2023-10-16 17:07:37
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基础概念在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，为了解决这两个问题，我们需要一整套方法及评价指标。其中评估方法用于评估模型的泛化能力，而性能指标则用于评价单个模型性能的高低。泛化性能模型的泛化性能是由学习算法的能力，数据的充分性及学习任务本身的难度所决定的，良好的泛化性能代表了较小的偏差，即算法的期望预测结果与真实结果的偏离程度，同时还要有较小的方差，即随训练样本
按照周志华老师《机器学习》中所说，假如反例998个，正例2个，那么只要学习方法学习一个永远将样本预测为反例的学习器，那么精度就能达到99.8%，这样的学习器是没有价值的。关于正负样本不均衡的问题，最常见的方法就是过采样（如SMOTE）、欠采样（如EasyEnsemble）了，而像lr这样直接用概率做分类的，本来分类阈值是50%，所以可以根据正负样本比例调整阈值（叫做“阈值移动”）。通过用不同的评
深度访谈究需要详细、深入的访谈资料，它更注重访谈的质量，而不是数量。因此，深度访谈很少采用随机抽样，而是采用灵活机动的非随机抽样。Strauss和Cobin在《质性研究概要》中，介绍了三种不同的理论性抽样:开放性抽样、关系性和差异性抽样以及区别性抽样。开放性抽样是指根据研究的问题，选择那些能够为研究问题提供最大涵盖度的研究对象进行访谈，从而覆盖研究现象的方方面面并从中发现建构理论所需用的相关概念和
### 深度学习高像素一般是多少
在训练深度学习模型时，图像的高像素是一个重要因素，尤其是在计算机视觉任务中。高像素图像能够提供更丰富的细节，但同时也会对计算资源和训练时间提出更高的要求。因此，我们需要仔细规划和实施训练环境、部署架构以及安装过程等，以保证高效的训练与推理过程。
#### 环境预检
我们首先要进行环境预检，确保硬件和软件环境能够满足训练深度学习模型的要求。以下是对于硬件和软件
作用kaggle的Quora Question Pairs比赛的任务是: 对于一个样本, 由两个句子组成, 判断两个句子是不是同一个意思. 是一个二分类问题.比赛使用的评价方式是log loss, 即逻辑回归中的损失函数. 对于这种特定的评价方式, 能用下面的方法, 探测出提交的测试集中, 正样本的比例.得到测试集中正样本的比例之后, 一个比较有效的提高leaderboard排名的方式是: 判断训
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2024-05-24 22:06:49
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编辑推荐样本的选择对于模型效果来说至关重要，在分类问题中，合适的正负样本比例也是好模型必不可少的条件。然而，实际接触到的样本数据中，正样本的比例往往非常低，这时候该怎么处理呢？正样本、负样本，就是我们常说的“1”和“0”。在分类问题建模中，我们经常会遇见正样本比例过低的问题。像是风险建模时定义的“坏客户”，精准营销建模中购买过相应产品的客户，或者罹患某种疾病的病人，这些个体构成了我们建模时的正
# Java 递归深度分析入门
在 Java 编程中，递归是一种重要的基本概念。递归函数通过调用自身来解决问题，具有简洁、优雅的特性。然而，由于栈的限制，递归的深度也是有限的。本文将教你如何分析 Java 中递归的深度，以及如何通过示例代码来实现。
## 整体流程
下面是实现 Java 递归的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
目前推荐系统中给用户进行推荐大部分都是基于CTR预估来做的，CTR预估中很重要的一环便是正负样本的选择，那么不同业务场景下我们如何定义正负样本、如何控制正负样本的比例、正负样本选择有哪些技巧？虽然这些只是模型训练中的一环，但却也扮演着重要的角色。这篇文章简单聊一下上边提到的问题，如何你对这有什么想法和意见，欢迎在评论区留言，一起沟通。分析业务场景不同业务场景下对应的kpi也是不同的，那么模型训练的
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2024-01-31 04:23:07
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像素深度是指
存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，
就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上，往往把像素深度说成
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2023-11-14 20:42:28
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在做机器学习的时候，当模型训练好之后，我们该如何去评价这个模型的好坏呢？我们首先想到的会是使用正确率来评价模型的好坏。首先来看下正确率公式：  
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2024-07-12 01:08:32
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感受野：在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为是感受野（receptive field）。通俗点说就是feature map上一个点对应输入图的区域。 如左图所示，这里采用的卷积核大小为k=3*3，填充大小(padding size)=1*1，步长为2*2，那么蓝色部分5*5的矩阵经卷积得到的绿色feature map大小为(5-3+1
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2024-09-18 20:13:31
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在CTR预估中，负样本采样是一种常见的特征工程方法。一般CTR预估的原始正负样本比可能达到1:1000~1:10000左右，而要获取好的效果，一般需要采样到1:5~1:15之间（VC维可推导）。我们详细分析采样对于pCTR的影响。设采样前CTR为 ,采样后CTR为 ,正样本数为 ,负样本数为 ,正样本采样概率为
map深度学习一般多少？这是一个很多人都希望解答的问题。本文将通过详细的分析和实战对比，深入探讨如何选择合适的深度学习模型以及相关的计算需求。以下是本文的结构：
### 背景定位
在深度学习的应用中，尤其是在地图相关的任务，比如图像识别和地图生成中，决定模型的复杂性和所需计算能力是至关重要的。
#### 适用场景分析
对地图深度学习的需求不仅体现在技术能力上，还影响到应用场景。以下是一个
