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Kafka为什么不支持减少分区
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为什么不支持读写分离
提高可靠性方法
Kafka为什么不支持减少分区
代码逻辑是可以实现，但是比较复杂，而且使用场景很少，完全可以新建一个topic去替代
第一，如果不保留原来分区的消
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2024-03-17 00:02:41
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一、再均衡剖析
### --- 再均衡
~~~ # 重平衡可以说是kafka为人诟病最多的一个点了。
~~~ 重平衡其实就是一个协议，它规定了如何让消费者组下的所有消费者来分配topic中的每一个分区。
~~~ 比如一个topic有100个分区，一个消费者组内有20个消费者，
~~~ 在协调者的控制下让组内每一个消费者分配到5个分区，这个分
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2024-04-11 11:42:35
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概述定义数据不平衡分类是对各类别间样本的数目相差较大的数据集进行分类。例如：二分类问题中，一个样本总数为100，80个样本被标为类别1，剩下的20个样本被标为类别2。类别1比类别2的样本总数为4:1。这是一个不平衡的数据集。实际生活中，故障检测，癌症检测，石油勘探都是不平衡数据。传统分类器对于不平衡数据的不适用性传统分类方法有：决策树法，朴素贝叶斯分类器，支持向量机，K近邻法，多层感知器等。其中，
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2023-11-10 13:35:58
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什么是不平衡数据集不平衡数据集是指在解决分类问题时每个类别的样本量不均衡的数据集。 比如，在二分类中你有100个样本其中80个样本被标记为class 1, 其余20个被标记为class 2. 这个数据集就是一个不平衡数据集，class 1和class 2的样本数量之比为4：1.不平衡数据集不仅存在于二分类问题而且存在于多分类问题中。8种对抗不平衡数据集的策略（1）是否能收集更多数据我们首先想到的应
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2023-11-03 06:41:07
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类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。
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2023-05-24 11:07:02
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1. 数据不平衡问题所谓的不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据(少量样本更重要)，需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。 样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据不均衡。分布不均衡两种:大数据分布不均衡——整体数据规模较大，某类别样本占比较小。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比5万条的
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2023-11-30 15:42:23
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，
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2023-09-14 22:33:34
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我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。分类是最常见的机器学习问题之一。接近任何分类问题的最佳方式是通过分析和探索我们所说的数据集开始Exploratory Data Analysis(EDA)此练习的唯一目的是生成有关数据的尽可能多的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的常见问题之一是不平衡类问
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2024-03-15 10:38:50
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1.数据不平衡1.1 数据不平衡介绍数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户判断、风控领域的异常行为检测、医疗领域的肿瘤诊断1.2 数据不平衡的常见形式及特点根据数据量的多少和数据不平衡程度
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2023-12-02 16:18:49
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随着人工智能的快速发展和大数据时代的来临,数据挖掘、数据分析变得越来越重要,它们为各行各业带来了巨大的实际价值.与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。1、数据不均衡的影响数据不均衡会导致模型收敛速度减慢,并且个别类别学习的特征过少造成泛化能力偏差对于图像数据 数据不均衡的处理方法主要通过数据增强的方法
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2023-11-28 21:54:39
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机器学习中存在一个众所周知的问题，类先天分布的倾斜性。无疑，在识别小类的时候是一个障碍，因为通常小类都是人们在实际应用中更为感兴趣的一类。本文尝试着对不平衡的数据集做一个科学的调用，旨在帮助读者了解先行的不平衡数据处理的研究现状以及经典方法。并试图提供一些具体的建议，以便项目开发或者研究工作。特别声明，本文的原文内容来自文献【1】和文献【2】，文中的图片也均来自这两篇文献。 1 数据重
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2024-08-26 20:44:08
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原作者：nightwish夜愿 参考链接：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均
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2024-02-21 21:02:19
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这里讲述处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。都是py代码哦~~ 写的很狂飙~~不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。不平衡数据集的主要问题之一是
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2024-01-13 21:35:36
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# 如何处理 PyTorch 中的数据不平衡问题
在机器学习中，数据不平衡是一个常见的问题，尤其是在分类任务时。数据不平衡会导致模型对主要类别的偏向，从而降低对较少类别的识别能力。在这篇文章中，我们将详细讲解如何在 PyTorch 中处理数据不平衡问题，帮助你更好地理解整个流程。
## 工作流程
处理数据不平衡通常可以分为几个主要步骤。以下表格总结了处理流程：
| 步骤
作者 | Chilia 本文主要讨论两种不平衡问题。一是数据的类别本来就不平衡，比如在广告CTR预估中，可能90%的广告都不会被点击，只有一少部分被点击;二是由于误分类cost的不对称性(asymmetric cost)，例如把non-spam 分成spam的代价要远大于把spam分成non-spam。在这篇文章中，我将介绍两大类方
# Python 不平衡数据的处理
在机器学习任务中，数据集的平衡性直接影响模型的预测准确性。当数据标签的分布不均时，即某个类别样本数远多于其他类别样本数，就形成了不平衡数据集。不平衡数据集可能会导致模型偏向于多数类，从而忽略少数类的重要特征。
## 1. 不平衡数据的特点
不平衡数据通常是指某些类别的样本数量相对较少，而其他类别则有大量样本。这种情况在诸如欺诈检测、疾病预测等领域非常常见，
数据不平衡是机器学习任务中的一个常见问题。真实世界中的分类任务中，各个类别的样本数量往往不是完全平衡的，某一或某些类别的样本数量远少于其他类别的情况经常发生，我们称这些样本数量较少的类别为少数类，与之相对应的数量较多的类别则被称为多数类。在很多存在数据不平衡问题的任务中，我们往往更关注机器学习模型在少数类上的表现，一个典型的例子是制造业等领域的缺陷产品检测任务，在这个任务中，我们希望使用机器学习方
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2024-07-18 20:16:17
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# HBase数据不平衡的原因及解决方法
在使用HBase时，我们可能会遇到数据不平衡的问题。数据不平衡指的是数据在不同Region Server上的分布不均匀，某些Region Server上的数据量过大，而其他Region Server上的数据量较少。这会导致一些Region Server的压力过大，性能下降，而其他Region Server的资源得不到充分利用。本文将介绍HBase数据不平
原创
2023-11-14 03:19:23
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常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低）、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在整体的准确率很高。但对于极不均衡的分类问题，比如仅有1%的人是坏人，99%的人是好人，最简单的分类就是将所有人都划分为好人，都能得到99%的准确率，显然这
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2023-10-11 10:24:29
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1.决策树和LR会使结果偏向与训练集多的类别，训练集少的类别会当成噪音或者被忽视2.没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。1. 重采样 resamplea. Random under-sampling 随机删除类别多的数据集  
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2024-07-04 16:54:12
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