在低压配电中，不仅有三相用电设备，也有大量的单相和两相用电设备；不仅有线性负载，也有非线性负载。由于大量的单相负载或者非线性负载存在，所以三相不平衡是非常常见的。在低压配电中为了让三相平衡，我们尽可能把单相负载按照功率及性质均分在三相火线上。三相平衡判断我们通常所说的三相不平衡都是指三个火线中每根火线上所带负载功率不一致。我们都知道功率的计算公式为：从功率计算公式可以看出，功率大小和电压、电流、功
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2024-04-23 16:34:41
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在变频器维修中，有时候会碰到变频器三相电压不平衡的问题，空载时不报警，重载时变频器会有输出缺项报警，造成这种问题如下。1.IGBT损坏2.驱动电路损坏3.驱动电源损坏4.电流检测损坏，概率低重点检测驱动电路和IGBT，大多数IGBT损坏，同时驱动电路也相继损坏，也有单独驱动电路损坏案例，在更换IGBT模块后，还应该检测驱动电路及驱动电源，隔离光耦，图腾柱三极管，滤波电解电容及稳压二极管，测试驱动电
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2024-07-03 19:03:38
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# Python计算三相不平衡
## 引言
在电力系统中，三相不平衡是指三相电压（或电流）的幅值和相位差不完全相同的情况。三相不平衡可能会导致电力系统的不稳定，影响电力设备的寿命和效率，因此对于电力系统的运维和故障排除非常重要。本文将介绍如何使用Python计算三相不平衡的方法，并提供相应的代码示例。
## 三相电压的表示
在电力系统中，三相电压可以用复数表示，复数的实部表示电压的幅值，虚
原创
2023-07-24 01:11:09
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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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上一篇介绍了从数据角度出发，如果去处理不平衡问题，主要是通过过采样和欠采样以及它们的改进方式。本篇博客，介绍不平衡问题可以采样的算法。一、代价敏感学习在通常的学习任务中，假定所有样本的权重一般都是相等的，或者说误分类成本是相同的。但是在大多数实际应用中，这种假设是不正确的。最简单的例子就是在医疗中的癌症诊断，产生的误判导致的过晚的治疗将会危及患者生命；另外还有在风控领域，将一个盗刷行为判定为正常行
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2023-11-14 11:07:10
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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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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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一、数据不平衡1.1 什么是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匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。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，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。不平
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2023-12-16 18:37:00
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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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# 如何处理 Python 中的类别不平衡问题
在机器学习和数据挖掘的领域中，类别不平衡是一个常见且令人头痛的问题。类别不平衡指的是数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这种不平衡会导致模型的训练偏向于数量较多的类别，最终使得模型在少数类别上的预测能力不强。
在这篇文章中，我们将对如何处理类别不平衡的步骤进行详尽的讲解，从而帮助你更有效地理解和解决这个问题。以下是处理类别不平衡的流
原创
2024-09-22 07:05:25
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# 使用Python检测电压不平衡
在电力系统中，电压不平衡是一个重要的指标，它可能影响电力设备的性能和安全性。本文将指导刚入行的小白如何使用Python实现电压不平衡的检测。整个流程会被分解为几个关键步骤，所有的代码将以markdown格式提供，并附有详细的注释，帮助你更好地理解。
## 整体流程
以下是实现电压不平衡检测的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-08-09 11:25:20
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# 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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一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
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2023-10-05 18:17:42
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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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这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。您是否曾经遇到过这样一个问题，即您的数据集中的正类样本太少而模型无法学习？在这种情况下，仅通过预测多数类即可获得相当高的准确性，但是您无法捕获少数类，这通常是首先创建模型的关键所在。这样的数据集很常见，被称为不平衡数据集。不平衡的数据集是分类问题的特例，其中类别之间的类别分布不均匀。通常，
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2023-11-27 01:43:55
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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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（定义，举例，实例，问题，扩充，采样，人造，改变）一、不平衡数据集1）定义 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。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，这种情况下的数据称为不平衡数据 2）举例 在二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2，将所有的训练样本都分类
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2023-08-09 17:03:56
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样本不均衡样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。常见解决办法数据层面：采样，数据增强，数据合成等；算法层面：修改损失函数值，难例挖掘等。1. 数据层面数据层面主要包括对数据的采样与合成操作，采样指的是以一定的概率对数据进行选择，合成指的是重新生成与数据集样本数据类似的样本将其添加到原始数据集中，以达到
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2024-01-20 23:13:05
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一、定义类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可能性之比例，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能性相同，即分类器决策规则为若y/1-y &
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2024-03-09 19:04:47
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