目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
环境：一台安装Haproxy，两台安装Apache服务（防火墙和SElinux关闭）（源码安装：wget http://haproxy.1wt.eu/download/1.3/src/haproxy-1.3.20.tar.gz——tar zcvf haproxy-1.3.20.tar.gz——cd haproxy-1.3.20——make TARGET=linux26 PREFIX=/u
目前haproxy支持的负载均衡算法有如下8种：1、roundrobin表示简单的轮询，每个服务器根据权重轮流使用，在服务器的处理时间平均分配的情况下这是最流畅和公平的算法。该算法是动态的，对于实例启动慢的服务器权重会在运行中调整。最大支持4095个后端主机；2、leastconn连接数最少的服务器优先接收连接。leastconn建议用于长会话服务，例如LDAP、SQL、TSE等，而不适合短会话协
1.Haproxy简介 Haproxy特别适用于那些负载特大的web站点，这些站点通常又需要会话保持或七层处理。Haproxy运行在当前的硬件上， 完全可以支持数以万计的并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中， 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。2.HTTP请求 两种方式：GET方式和POST方式 返回状态码：正常状态码：2xx ，3xx（200，301）
HAProxy使用source模式做负载均衡：注：source模式为根据源IP分配后端服务器（为固定访问模式），有助于保持sessionvi/etc/haproxy/haproxy.cfgoptionhttplogoptionforwardforexcept127.0.0.0/8listenadmin_statsbind*:8888optionhttplogstatsrefresh30sstats
原创
2018-08-16 09:04:13
5571阅读
HaProxy 的四层与七层的区别 1. HaProxy 在四层的工作原理在四层负载设备中，把 Client 发送的报文目标地址（原来是负载均衡的设备IP地址），根据均衡设备设置的 web 服务器的规则选择对应的 web服务器 IP 地址，这样 client 就可以直接跟服务器简历 TCP 链接并发送数据。我们其实可以把 HaProxy 在四层的工作分为两个阶段：第一阶段：client
1:什么是Imbalanced Data类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。 have a binary classification problem and one class is
触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
转载
2023-05-24 09:14:49
160阅读
解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
下载haproxy版本wget https://mirrors.huaweicloud.com/haproxy/2.3/src/haproxy-2.3.2.tar.gz安装环境yum -y install gcc gcc-c++ glibc glibc-devel pcre pcre-devel openssl openssl-devel systemd-devel net-tools vim
HAProxy 源代码阅读指引HAProxy 是一款性能优异的高可用proxy 软件，在抽空整理其源代码与文档之后，感叹作者编码水平之高，项目注释之清晰、文档之齐全，阅读代码过程中让人欲罢不能，往往回首已经2、3个小时过去了。特此记录学习路线在此，供其他朋友借鉴。你值得在HAProxy的源码中徜徉200个小时！你可以在HAProxy的源代码中学习到如何写一个优秀的高性能软件！你可以在HAProxy
前言：一、HAProxy简介1.HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP（第四层）和HTTP（第七层）应用的代理软件，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。2.HAProxy 实现了一种事件驱动、单一进程模型，此模型支持非常大的并发连接数。3.HAProxy 支持全透明代理（已具备硬件防火墙的典型特点）: 可以用客户端IP地址或者任何其他地址来连接后端服
在进行机器学习，深度学习任务时，经常会碰到数据不均衡的问题。如果数据严重失衡甚至会导致训练后的模型对任何样本都判别为训练数据中占比较多的一类。1、算法改进可以使用一些优化技巧让模型更加关注占比较少类的样本。从而使模型能专注学习此类的特征，而不是过多的关注样本数量较多的类别。例如使用focal loss。也有其他更多的解决类别不均衡的loss函数。所有之前的方法注重数据，并保持模型不变。但实际上，假
# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
HDFS中的数据按照一定策略分布在集群中的多个数据节点上，但在某些情况下，数据的分布也会出现不均衡的情况，比如说集群新增加了节点，在新增加的节点上就没有数据存在，虽说之后新增的数据会分配到新节点上，不过，对于已有数据，新节点和原有节点上的分布很不均衡，而且这还会导致在分配MapReduce任务的时候新机器分配不到可执行的任务，白白浪费了新增节点的计算能力。而对于一个真实的生产环境来说，随着数据
1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
转载
2023-08-09 17:43:32
96阅读
《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
