Upsampling und Downsampling in Python

1. Was ist upsampling und downsampling in Python?
2. Was ist Downsampling und upsampling?
3. Wie benutzt du Upsampling in Python??
4. Was ist ein Up -Sampling und Downsampling im maschinellen Lernen??

Was ist upsampling und downsampling in Python?

Sie können Ihre Daten ausgleichen, indem Sie sie neu abstellen. Die Follower sind zwei verschiedene Techniken für das Resampling: Upsampling (Erhöhen Sie Ihre Minderheitenklasse) DownSample (verringern Sie Ihre Mehrheitsklasse)

Was ist Downsampling und upsampling?

Downsampling ist die Verringerung der räumlichen Auflösung, während die gleiche zweidimensionale Repräsentation beibehält. Es wird normalerweise verwendet, um die Speicher- und/oder Übertragungsanforderungen von Bildern zu reduzieren. Upsampling ist die Erhöhung der räumlichen Auflösung, während die 2D -Darstellung eines Bildes beibehalten wird.

Wie benutzt du Upsampling in Python??

Sie können einen Datensatz verbessern, indem Sie einfach Datensätze aus Minderheitenklassen kopieren. Sie können dies über die Resample () -Methode aus der Sklearn tun. Utils -Modul, wie im folgenden Skript gezeigt. Sie können sehen, dass in diesem Fall das erste Argument, das wir die RESABEM () -Methode übergeben, unsere Minderheitenklasse ist, i ist.e. unser Spam -Datensatz.

Was ist ein Up -Sampling und Downsampling im maschinellen Lernen??

Downsampling (in diesem Zusammenhang) bedeutet das Training mit einer unverhältnismäßig niedrigen Untergruppe der Mehrheitsklassenbeispiele. Upweighing bedeutet, der Down -Sampled -Klasse ein Beispielgewicht zu erweitern, der dem Faktor entspricht, mit dem Sie abgetastet sind.