举例展示欠采样与过采样的应用背景

欠采样和过采样是在处理不平衡数据集时常用的方法。

在分类问题中，如果某个类别的样本数目远远少于其他类别，那么对于这个类别的分类效果可能会很差。这时就需要采用欠采样或过采样的方法来平衡各个类别的样本数量。

举例来说，假设我们要训练一个二分类器来判断一张图片是否包含猫。但是我们的数据集中只有5%的图片是包含猫的，这就是一个不平衡的数据集。为了平衡数据集，我们可以采用欠采样或过采样的方法。

欠采样，即减少多数类别的样本数量。在本例中，我们可以随机从非猫图片中选取一些样本，使得猫和非猫图片的数量大致相等。这样我们就能够训练一个平衡的分类器。

过采样，即增加少数类别的样本数量。在本例中，我们可以使用一些数据增强的技术，如旋转、翻转、缩放等，来生成更多的猫图片样本。这样我们也能够训练一个平衡的分类器。

总之，欠采样和过采样是常用的处理不平衡数据集的方法，可以有效提高分类器的性能。

相关问题

举例说明欠拟合和过拟合的情况

欠拟合和过拟合是机器学习中常见的两个问题，分别表示模型的学习能力不足和过度学习的情况。

举个例子来说明：

假设你要训练一个模型来预测一个人是否会购买一件商品。你使用了一个非常简单的线性模型来训练你的数据，并且你只使用了一些非常基本的特征，比如年龄、性别和收入等。在这种情况下，如果你的模型无法很好地拟合训练数据，并且在测试数据上的表现也很糟糕，那么你的模型就是一个欠拟合模型，因为它的学习能力不足。

另一方面，如果你使用了一个非常复杂的模型，比如一个深度神经网络，并且你在训练数据上得到了非常好的结果，但是在测试数据上的表现非常糟糕，那么你的模型就是一个过拟合模型，因为它过度拟合了训练数据，而无法泛化到测试数据上。

为了解决这些问题，你需要使用一些技术，比如交叉验证、正则化、集成学习等等，来使你的模型具有更好的泛化能力。

什么是随机采样，举例说明

随机采样是一种生成文本的方法，它通过在预训练的语言模型中随机采样下一个单词来生成文本。具体来说，它会给定一个起始文本，按照模型预测的概率分布随机选择下一个单词，并将其添加到生成文本的末尾，然后将生成的文本作为新的输入，不断重复上述步骤直到达到所需长度或停止标志。

例如，假设我们有一个预训练的语言模型，然后我们给定起始文本 "今天天气很"，然后使用随机采样方法从模型中预测下一个单词，可能会得到 "好"，然后将其添加到生成文本的末尾，得到 "今天天气很好"。然后我们将这个新的文本作为输入，使用同样的方法继续生成下一个单词，直到达到所需长度或者生成了停止标志。