样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
1. 标准公差公差带是由公差的大小和位置来决定的。大小由标准公差来确定，位置由基本偏差来确定。目前国家规定的《极限与配合》已经对标准公差和基本偏差标准化。如图2-13所示为基本尺寸为50的轴的不同公差和基本偏差。标准公差分为20个等级，用IT表示，分别为IT01，IT0, IT1， IT2 ……IT18，公差等级从左向右为由高到低。常用的精度为6～10级，01和0级精度在工业上很少应用。如表2-1
题目：消除抽样选择中的自选择偏差 研究背景：由于人的主观意识的影响可以做出不同的决策，这些决策关系到结果的公平性，从而会导致结果因为个人的选择产生一定的偏差。例如，一个组织邀请一部分公民参加专家小组，一般情况下，只有2 - 5%的公民在被联系时愿意参与panel。此外，那些参与的人表现出自我选择的偏见，也就是说，他们并不代表整个群体，而是倾向于具有特定特征的特定群体。这就是抽样过程中常常
一、样本不平衡介绍1. 样本不平衡现象： 训练数据中各种类别样本数量差别过大，导致训练的模型对各个类别预测或分类的精度偏差比较大，比如电池故障预测，故障的数据量远远少于正常数据量，但是这些故障数据反而更重要。2. 样本不平衡影响： 训练样本不平衡，那么模型更容易偏向样本量多的类别，因为模型把样本量的大的类别预测对，整体精度也会高，就不会在意少量样本类别，但这是不对的。即模型会学习到按照样本类别比例
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
2、偏差图偏差图是单个特征中所有值与特定值之间的关系图，它反映的是所有值偏离特定值的距离。典型的偏差图有：发散型条形图，面积图，… 我们什么时候需要偏差图呢？1.数据探索&数据解读探索某一特征的分布，探索该特征偏离某个特定值（均值，方差等）的程度。2.结果展示&报告呈现：直观地展示某个特征的分布特征，快速得出结论。2.1 发散条形图（Diverging Bars）如果你想根据单个指
一、在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。解决办法：1.上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
目录简单介绍1、内生性：2、为什么要解决内生性问题？3、内生性问题产生的原因4、例子代码（简洁版）：代码（详细分析版）：结果简单介绍1、内生性： x与误差项有相关关系2、为什么要解决内生性问题？ 内生性会破坏参数估计的“一致性”。 参数估计的“一致性”就是指： &nb
电子束曝光系统又称电子束图形发生器，它是利用电子束直接在涂覆抗蚀利的基片上:曝光掩模图形的拖模制造设备。此种系统有三类:第一类是高斯束(圆形束)电子束粤光系统如18X50 FS和BPC5等、主要用于情米芯片直马成纳米尺度特征德模制查，第二类是可变矩形柬电子束吸光系统，如JIX6AHI. JBX320和SB30系列等，主要用于掩模制造;第三类是光栅扫描式电子来曝光系统，如MEBS4700等，主要用于
参考链接《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》概述数据中存在多种多样的偏差，包括但不限于选择偏差（selection bias）、位置偏差（position bias）、曝光偏差（exposure bias）和流行度偏差（popularity bias）。盲目地拟合数据，而忽视这些数据内部的偏差
#论文题目：【选择偏差】IPS——Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation（作为治疗的建议:消除学习和评估的偏见） #论文地址：https://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/schnabel_etal_16b.pdf #论文源码开源地址：https://ww
这个选择偏差(selection bias)主要是以信息流推荐为例来说的。在这里说的是由于展示位置等因素，虽然这个内容用户不一定很喜欢，但是还是点击了。去除选择偏差，就是考虑用户的点击互动行为多大程度是受展示位置的影响。一般来说信息流场景下，第一条的点击率，互动率是要高于之后的位置。统计发现，前三、四条有明显的递减关系，但是中间一段基本差别不大。但是一刷的最
1、基本概念 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。2、模型的偏差和方差模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, …, Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数
一、inductive bias 归纳偏置1.1 背景与概念介绍No-Free-Lunch （不存在免费午餐理论）提出没有先验知识进行学习是不可能的。如果我们不对特征空间有先验假设，则所有算法的平均表现是一样的。通常情况下，我们不知道具体上帝函数的情况，但我们猜测它类似于一个比较具体的函数。这种基于先验知识对目标模型的判断就是归纳偏置（inductive bias）。归纳偏置所做的事情，是将无限可
决策树及树模型的参数选择
决策树的基本概念在数据结构中树是一个重要的数据结构，这里树被我们根据分支起到一个决策的作用。什么是决策？通俗的说就是判断或者决定，我们引用周志华的西瓜书中的例子：这是一个好瓜吗？当我们对这个问题进行决策的时候通常会进行一系列的子决策或者判断，比如，我们先看“它是什么颜色的？”，如果是“青绿色”我们再看“它的根蒂是什么形态的？”，如果是“蜷缩”，我们再判断
1、方差、偏差、噪声是什么？首先，我觉得需引出周志华《机器学习》对它们的定义：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了算法本身的拟合能力。方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化，即刻画了数据扰动所造成的影响。噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了学习问题本身的难度。在一开始学习的时候，偏差其实比较好理解，但方差一直云里雾里的，直到
两个方面： 1 数据抽样，2 从算法角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化。1-1 欠采样：随机采样1-2 过采样：smote 算法SMOTE算法: 即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，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学到的信息过于特别而不够泛化，SMOTE 算法的实习是对少数样本进行分析并根据
一、决策、信念与行为偏差 认知偏差多半会影响信念的形成、商业与经济决策、以及其他一般的人类行为它们是可复制与再现的，面临特定情境时，一般可预期人们会有相应的偏差倾向。1. 不明确性效应(Ambiguity Effect)我们倾向于避免未知，决策时避开资讯不足的选项。示例：用户在决策时，会避免自己不清楚的选项，我们可以通过添加明确的细节来最大程度地减少歧义，提高转化率。CTA（行动召唤） 按钮应在其
learning why, thinking what, then forgetting how.随着时间的流逝，知识总会被遗忘和被沉淀，我们无法选择去遗忘那一部分，但是我们可以选择去沉淀那一部分。教材为：《数理统计（孙海燕等）》第二章 参数估计在解决实际问题中，当确定了总体的分布族后，我们要从样本来推断总体的具体分布或感兴趣的总体特征数。例如，总体的数学期望和方差等。统计推断主要分为参数估计和假
