데이터 세트 샘플링 전략이 모델 성능에 미치는 영향

데이터 세트 샘플링 전략이 모델 성능에 미치는 영향에는 특정 코드 예제가 필요합니다.

머신 러닝과 딥 러닝의 급속한 발전으로 인해 데이터 세트의 품질과 규모가 모델 성능에 미치는 영향이 점점 더 중요해지고 있습니다. 실제 적용에서는 과도한 데이터 세트 크기, 불균형한 샘플 범주, 샘플 노이즈와 같은 문제에 자주 직면합니다. 이때 합리적인 샘플링 전략을 선택하면 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 특정 코드 예제를 통해 다양한 데이터 세트 샘플링 전략이 모델 성능에 미치는 영향을 논의합니다.

1. Random Sampling
   Random Sampling은 가장 일반적인 데이터 세트 샘플링 전략 중 하나입니다. 훈련 과정에서 우리는 훈련 세트로 데이터 세트에서 특정 비율의 샘플을 무작위로 선택합니다. 이 방법은 간단하고 직관적이지만 샘플 카테고리의 불균형한 분포 또는 중요한 샘플의 손실로 이어질 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

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. 층화 샘플링
   층화 샘플링은 샘플 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 일반적인 전략입니다. 계층화된 샘플링에서는 샘플 범주에 따라 데이터 세트를 계층화하고 각 범주에서 샘플 비율을 선택합니다. 이 방법을 사용하면 데이터 세트에서 각 범주의 비율을 유지할 수 있으므로 소수 범주를 처리하는 모델의 능력이 향상됩니다. 다음은 샘플 코드입니다.

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 샘플링은 샘플 노이즈 문제를 해결하기 위한 일반적인 전략입니다. 에지 샘플링에서는 모델을 학습하여 샘플을 신뢰할 수 있는 샘플과 노이즈 샘플로 나눈 다음 신뢰할 수 있는 샘플만 선택하여 훈련합니다. 다음은 샘플 코드입니다.

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

요약하자면, 다양한 데이터 세트 샘플링 전략은 모델 성능에 다양한 영향을 미칩니다. 무작위 샘플링은 훈련 세트를 쉽고 빠르게 얻을 수 있지만 불균형한 샘플 범주로 이어질 수 있습니다. 계층화된 샘플링은 샘플 범주의 균형을 유지하고 소수 가장자리 샘플링을 처리하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있으며 잡음이 있는 샘플을 필터링하고 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 모델 섹스. 실제 적용에서는 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시키기 위해 특정 문제를 기반으로 적절한 샘플링 전략을 선택하고 실험과 평가를 통해 최적의 전략을 선택해야 합니다.

위 내용은 데이터 세트 샘플링 전략이 모델 성능에 미치는 영향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!