subsample作用
时间: 2023-06-27 17:02:32 浏览: 46
Subsampling是一种在自然语言处理中常用的技术,它的目的是减少输入序列中的词数,同时保留输入序列中的重要信息,从而提高模型的训练和推断效率。
在文本分类和语言建模等任务中,输入文本往往非常长,包含许多不必要的词汇,如停用词等。这些无关的词汇会显著增加输入序列的长度,导致模型的训练和推断效率降低。使用Subsampling技术可以有效地减少输入序列中的词数,提高模型的训练和推断效率。
Subsampling技术的实现方式是随机丢弃一些高频词,保留一些低频词,从而达到减少输入序列长度的目的。具体地,每个词被保留的概率为:
$$P(w_i)=\frac{f(w_i)^{0.75}}{\sum_{j=1}^{n} f(w_j)^{0.75}}$$
其中,$f(w_i)$表示词$w_i$在整个训练语料中出现的次数,$n$表示语料库中所有词的总数。通过这种方式,高频词被丢弃的概率更高,低频词被保留的概率更高,从而达到减少输入序列长度的目的。
相关问题
lightgbm中subsample作用
LightGBM中的subsample参数是用于控制每次迭代时用于训练模型的样本比例。它可以帮助减少过拟合,并提高模型的泛化性能。
subsample参数的默认值为1,表示使用所有的训练样本进行训练。如果将其设置为小于1的值,比如0.8,则每次迭代时将随机选择80%的训练样本进行训练。这样做可以减少模型对于噪声数据的敏感度,从而减少过拟合的风险。
需要注意的是,subsample参数只影响每次迭代时用于训练模型的样本比例,而不会改变训练集和验证集的划分。如果想要调整训练集和验证集的划分比例,可以使用train_size和valid_size参数。
def get_subsample(dataSet, ratio): subdataSet = [] lenSubdata = round(len(dataSet) * ratio)#返回浮点数 while len(subdataSet) < lenSubdata: index = randrange(len(dataSet) - 1)
这是一个Python函数,名为get_subsample,它有两个参数:dataSet和ratio。它的作用是从数据集中随机抽取一部分数据,抽取的比例由ratio参数指定。抽取的数据存储在subdataSet列表中,列表的长度由lenSubdata变量指定,它是数据集长度乘以ratio后四舍五入的结果。