如何合理创建机器学习训练数据?

聖光之護
发布: 2024-11-04 12:13:24
原创
591人浏览过

如何合理创建机器学习训练数据?

合理创建机器学习训练数据

在机器学习中,构建用于训练模型的学习数据至关重要。然而,有时我们面临数据量不足的情况,需要尽可能合理地增加数据。

重采样和过采样

对于数据量不足的情况,有两种常用的处理方式:

  • 重采样:直接复制现有数据,增加数据量。
  • 过采样:除了重采样之外,还创造新的数据,例如:

    • SMOTE算法
    • 数据扩充(data augmentation)

特殊情况下的处理

您提到了具有重复特征的数据(例如 NUM1 中的三个 A)。可以考虑以下处理方式:

  • 如果您要修改特征值:需要确保标签值不会改变,否则可能会损害模型的准确性。
  • 如果您处理的是两组不同的数据(NUM1 和 NUM2):删除其中一个重复的特征值并创建新数据是没有必要的,因为重采样也会产生相同的结果。

要特别注意:

  • 切勿对测试数据进行数据生成,因为测试集需要包含真实的数据。
  • 对于处理不平衡数据集,可以参考外部资源,例如您提到的博客。

以上就是如何合理创建机器学习训练数据?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件
最佳 Windows 性能的顶级免费优化软件

每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移,垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是,许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。

下载
相关标签:
来源:php中文网
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
最新问题
开源免费商场系统广告
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板
关于我们 免责申明 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送
PHP中文网APP
随时随地碎片化学习
PHP中文网抖音号
发现有趣的

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号