Der Einfluss der Datensatz-Sampling-Strategie auf die Modellleistung

Der Einfluss der Datensatz-Sampling-Strategie auf die Modellleistung erfordert spezifische Codebeispiele.

Mit der rasanten Entwicklung von maschinellem Lernen und Deep Learning ist der Einfluss der Qualität und des Umfangs von Datensätzen auf die Modellleistung immer wichtiger geworden. In praktischen Anwendungen stoßen wir häufig auf Probleme wie übermäßige Datensatzgröße, unausgeglichene Stichprobenkategorien und Stichprobenrauschen. Zu diesem Zeitpunkt kann eine vernünftige Wahl der Stichprobenstrategie die Leistung und Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern. In diesem Artikel werden die Auswirkungen verschiedener Datensatz-Sampling-Strategien auf die Modellleistung anhand spezifischer Codebeispiele erörtert.

1. Zufallsstichprobe
   Zufallsstichprobe ist eine der gebräuchlichsten Stichprobenstrategien für Datensätze. Während des Trainingsprozesses wählen wir zufällig einen bestimmten Anteil der Stichproben aus dem Datensatz als Trainingssatz aus. Diese Methode ist einfach und intuitiv, kann jedoch zu einer unausgewogenen Verteilung der Probenkategorien oder zum Verlust wichtiger Proben führen. Hier ist ein Beispielcode:

import numpy as np

def random_sampling(X, y, sample_ratio):
    num_samples = int(sample_ratio * X.shape[0])
    indices = np.random.choice(X.shape[0], num_samples, replace=False)
    X_sampled = X[indices]
    y_sampled = y[indices]
    return X_sampled, y_sampled

2. Stratified Sampling
   Stratified Sampling ist eine gängige Strategie zur Lösung des Problems des Ungleichgewichts der Stichprobenklassen. Bei der geschichteten Stichprobe schichten wir den Datensatz nach den Stichprobenkategorien und wählen aus jeder Kategorie einen Anteil der Stichproben aus. Diese Methode kann den Anteil jeder Kategorie im Datensatz beibehalten und dadurch die Fähigkeit des Modells verbessern, Minderheitenkategorien zu verarbeiten. Hier ist ein Beispielcode:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import resample

def stratified_sampling(X, y, sample_ratio):
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, test_size=1-sample_ratio)
    X_sampled, y_sampled = resample(X_train, y_train, n_samples=int(sample_ratio * X.shape[0]))
    return X_sampled, y_sampled

3. Edge-Sampling
   Edge-Sampling ist eine gängige Strategie zur Lösung des Problems des Sample-Rauschens. Beim Edge-Sampling unterteilen wir Proben durch Lernen eines Modells in zuverlässige Proben und Rauschproben und wählen dann nur zuverlässige Proben für das Training aus. Das Folgende ist ein Beispielcode:

from sklearn.svm import OneClassSVM

def margin_sampling(X, y, sample_ratio):
    clf = OneClassSVM(gamma='scale')
    clf.fit(X)
    y_pred = clf.predict(X)
    reliable_samples = X[y_pred == 1]
    num_samples = int(sample_ratio * X.shape[0])
    indices = np.random.choice(reliable_samples.shape[0], num_samples, replace=False)
    X_sampled = reliable_samples[indices]
    y_sampled = y[indices]
    return X_sampled, y_sampled

Zusammenfassend haben unterschiedliche Datensatz-Sampling-Strategien unterschiedliche Auswirkungen auf die Modellleistung. Durch Zufallsstichproben kann der Trainingssatz leicht und schnell ermittelt werden, es kann jedoch zu unausgeglichenen Stichprobenkategorien führen. Durch geschichtete Stichproben kann das Gleichgewicht der Stichprobenkategorien aufrechterhalten und die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung von Minderheitskategorien verbessert werden. Kantenstichproben können verrauschte Stichproben herausfiltern und die Robustheit verbessern des Modelgeschlechts. In praktischen Anwendungen müssen wir basierend auf spezifischen Problemen eine geeignete Stichprobenstrategie auswählen und durch Experimente und Bewertungen die optimale Strategie auswählen, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Einfluss der Datensatz-Sampling-Strategie auf die Modellleistung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!