为什么要运用负载均衡一般我们在数据库中的操作无非不就是增删改查这四个基本操作，最终数据库和磁盘文件打交道也就是读写操作。如果采用传统的一台服务器去运作，可能会在读写高峰时会出现一些无法预知的问题。这些我们或许可以通过优化应用代码结构，采用缓存技术等等，这些都在一定程度上是可以减轻数据库服务器的负载。但是，如果我们能将数据库读写操作分离开来，也就是使用负载均衡的方案来优化我们的系统结构。场景假设我们
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2024-04-21 18:31:49
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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
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2023-10-11 10:31:02
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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
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2024-01-02 12:01:08
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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。
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2023-05-24 09:14:49
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Oracle RAC是一个集群数据库，可以实现负载均衡和故障无缝切换。如何知道RAC数据库已经实现了这些功能呢，下面就对此进行功能测试。一、 负载均衡测试RAC数据库的负载均衡是指对数据库连接的负载均衡，当一个新的会话连接到RAC数据库时，通过指定的分配算法将请求分配到集群的任一节点上，这就是RAC数据库完成的功能。负载均衡在RAC中分为两种：一种是基于客户端连接的负载均衡；一种是基于服务器端的负
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2024-04-22 13:30:09
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在处理机器学习任务时，不均衡数据是一个常见问题。尤其是在分类问题中，类别分布的严重不均会导致模型在训练时偏向于数量较多的类别，从而影响预测效果。接下来，我会详细记录一下如何在 Python 环境中解决不均衡数据问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我先确认一下系统环境。以下是系统要求的详细信息：
| 系统要求 | 版本 |
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在处理深度学习任务时，尤其是在使用 PyTorch 进行分类问题时，数据不均衡通常是一个棘手的问题。数据不均衡会导致模型对某些类别的偏倚学习，降低准确性和泛化能力。在我最近的项目中，我深入研究了如何有效地解决这一问题，以下是我的一些发现和思考。
首先，概念上的理解十分重要。可以借助四象限图来分析数据不均衡情况，包括不同类别样本的数量和模型的性能。根据这张图，我们可以明确哪些类别过于稀疏，哪些类别
定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
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2023-11-07 13:16:07
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《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
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2024-05-14 14:30:24
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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
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2023-08-09 17:43:32
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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
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2023-12-05 17:22:31
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负载均衡是指连接的负载均衡。RAC的负载均衡主要是指新会话连接到RAC数据库时，如何判定这个新的连接要连到哪个节点进行工作。在RAC中，负载均衡分为两种，一种是基于客户端连接的，另外一种是基于服务器端的。
一、客户端负载均衡的配置1、当前服务器中的数据库版本如下：SQL> select * from v$version;
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2024-05-26 08:02:24
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引言在分类问题中正负样本比例不平衡是很常见的问题，例如在预测CVR的时候，会有大量的负例，但是正例的数目缺不多，正负样本比例严重失衡。这是一个值得思考的问题。解决思路首先我们需要思考的是我们可否通过扩大数据集，得到更多的比例较小的样本，使新的训练集样本分布较为均衡，如果可行的话，那么这种方法值得我们考虑。 若不可行的话，可以试着从如下两个角度出发考虑：数据的角度算法/模型的角度数据的角度故名思议，
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2024-01-31 00:54:28
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Kafka用了挺长时间了，最早时官方文档也看得挺细的，但结果大半年没用，最近在做一些部署调整的时候有些细节居然遗忘了，摆了个乌龙。在这里总结一下，以免再忘。1. 给Kafka加负载均衡的问题Kafka producer上传数据的工作原理：producer先通过配置的broker列表中的其中一台，获取到整个Kafka集群的metadata，其中包含brokers,topics,partitions包
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2024-03-18 08:21:50
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数据不均衡往往可以导致一些问题，比如对一个两类分类问题，如果训练集中的正负样本比例为99：1，那么直接将所有样本都分为正样本，模型的准确度也可以达到99%。准确度通常是我们衡量一个模型性能的基本指标（starting point），但是它有时候并不客观（misleading），这个可以参考accuracy paradox。但其实这个训练的模型并没有什么用。那么在训练集中数据不均衡的条件下，如果避免
# 机器学习中的不均衡数据处理指南
在机器学习中，我们常常会遇到数据集中的类别不均衡问题，例如：在一个二分类问题中，正例和负例可能存在显著差异。如何正确处理这个问题，是每个新手开发者必须掌握的一项技能。本文将带你逐步了解如何在机器学习中处理不均衡数据。
## 整体流程
以下表格展示了处理不均衡数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据探
原创
2024-10-16 05:02:47
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在处理大数据时，Hadoop作为流行的分布式计算框架，经常会面临数据不均衡的问题。数据不均衡不仅会导致资源浪费，还会增加计算的复杂性，影响整体性能。因此，理解并解决这一问题是至关重要的。
首先，让我重现一下用户的场景：
- 在某公司的数据分析平台中，拥有数百万条数据。
- 由于数据的生成偏差，导致某些节点的数据量远大于其他节点。
- 数据处理任务开始后，发现某些节点负载过重，处理速度骤降。
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数据集不均衡问题数据集不均衡问题数据集不均衡问题数据集不均衡问题及解决方案概述下采样上采样
原创
2021-08-02 15:00:38
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# 机器学习中的数据不均衡问题
在机器学习领域，数据是模型训练的基础。我们通常希望获得的训练集在各个类别之间达到一定的平衡。但在实际应用中，数据不均衡的情况十分普遍，尤其是在分类问题中。数据不均衡可能会导致模型对某些类别的预测效果显著优于其他类别，而这些预测较差的类别常常是我们希望重点关注的部分。本文将对数据不均衡的问题进行分析，并提供一些解决方案和代码示例。
## 数据不均衡的定义
**数
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
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2024-04-25 11:26:32
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