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数据样本不平衡时处理方法(Resampling strategies for imbalanced datasets)

摘要这一篇介绍一下关于样本不平衡的处理的方式，主要介绍两种采样方式，分别是上采样和下采样。这里主要介绍最简单的上采样和下采样，更多的内容见文章中的链接。文章目录(Table of Contents) 简介为什么要做样本平衡解决办法 Under-sampling Over-sampling 简单

[Python] ValueError: Unknown resampling filter

在使用Image模块的时候，出现一个错误。 ValueError: Unknown resampling filter (50). Use Image.NEAREST (0), Image.LANCZOS (1), Image.BILINEAR (2), Image.BICUBIC (3), Image.BOX (4) or Image.HAMMING (5) 解决方法： im.resize(round(bili*50), 50) #变成如下:作为一个tupl

Echo没有在更高采样率的Android中取消speex aec吗？

我成功地将speex aec集成到了android中(集成在Android / frameworks / av / media / libeffects / preprocessing中). 当我使用8k和11k的采样率进行捕获时,Echo被取消了.但是随着我去获取更高的采样率(例如16k,22k,32k等),它的工作情况变得更糟. 我仅使用speex重采样器对输入数据进

如何重新采样/下采样不规则的时间戳列表？

简单的问题,但我找不到一个简单的答案. 我有一个数据列表,它以秒为单位计算事件发生的时间： [200.0 420.0 560.0 1100.0 1900.0 2700.0 3400.0 3900.0 4234.2 4800.0 etc..] 我想计算每小时(3600秒)发生了多少事件,并创建一个这些计数的新列表. 我知道这称为下采样,但是我能找到的

python-在重采样的how =中插入新的不存在的列

我在读resample a dataframe with different functions applied to each column? 解决方案是： frame.resample('1H', how={'radiation': np.sum, 'tamb': np.mean}) 假设我要向存储某些其他函数值的结果中添加不存在的列,例如count().在给出的示例中,说出是否要计算每个1H周期中的

TypeError：无法将序列乘以’float’类型的非整数(python 2.7)

我有一个数据帧t_unit,它是pd.read_csv()函数的结果. datetime B18_LR_T B18_B1_T 24/03/2016 09:00 21.274 21.179 24/03/2016 10:00 19.987 19.868 24/03/2016 11:00 21.632 21.417 24/03/2016 12:00 26.285 24.779 24/03/2016 13:00 26.897 24.779

python-熊猫-计算相对于最早值的每日差异

这可能很容易,但是由于某种原因,我发现很难完成.任何提示将非常感谢.我有一些时间序列数据,包括每天5分钟的间隔,ala： Date Values 2012-12-05 09:30:00 5 2012-12-05 09:35:00 7 2012-12-05 09:40:00 3 2012-12-05 09:45:00 2 2012-12-05 09:50:00

python – Pandas：每个子组按月汇总

我有以下熊猫表 TUFNWGTP TELFS t070101 t070102 t070103 t070104 \ TUDIARYDATE status 2003-01-03 emp 8155462.672158 2 0 0 0 0 2

python – 使每日pandas DataFrame接收相同的Weekly(重新采样)DataFrame值

鉴于以下每日价格DataFrame： open high low close volume date 2017-11-01 44.66 44.75 43.56 43.56 1000 2017-11-03 43.56 43.74 42.19 42.93 2500 2017-11-06 43.15 43.43 42.45 42.66 200

python – 高效的numpy零阶保持

有没有一种有效的方法来使用零阶保持重新采样numpy数组？理想情况下有一个像numpy.interp那样的签名？我知道scipy.interpolate.interp1d,但我确信有一个矢量化替代方案可用于处理这样的情况.解决方法:既然你不会插入任何新的值,你不能只保留原始数组并通过一些用户定义的包装器访问索