def get_balanced(data, label): pos_index = np.where(label >= 0.5) neg_index = np.where(label < 0.5) rate = neg_index[0].shape[0] // pos_index[0].shape[0] data = np.concatenate((data, data[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) label = np.concatenate((label, label[pos_index].repeat(rate, axis=0)), axis=0) data, label = shuffle(data, label) return data, label
时间: 2024-01-14 19:04:20 浏览: 30
这是一个用于处理不平衡数据集的函数,它的作用是使得正负样本的数量平衡,从而提高模型的性能。具体地,它的实现方法是对正样本进行重复采样,使得正负样本的数量比例接近某个设定的比例(在这里默认为1:1)。
该函数的参数包括:
- data:包含所有样本数据的数组
- label:包含所有样本标签的数组
该函数的返回值包括:
- data:经过平衡处理后的样本数据
- label:经过平衡处理后的样本标签
该函数的实现过程如下:
1. 找出所有正样本和负样本的下标;
2. 计算出正负样本的数量比例,以正样本数量为基准,计算出需要重复采样的倍数;
3. 对正样本进行重复采样,使得正负样本的数量比例接近1:1;
4. 将重复采样后的正样本数据和标签合并到原始数据和标签中;
5. 对新的数据和标签进行随机打乱(shuffle)处理;
6. 返回平衡后的数据和标签。
需要注意的是,这个函数中使用了numpy库中的一些函数,比如np.where、np.concatenate和np.repeat等函数,这些函数可以很方便地对数组进行操作。
相关问题
class_weights=compute_class_weight('balanced',classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train) class_weights=torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float) loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device) 这段代码书写是否正确
这段代码的书写有一些问题,应该将最后一行的括号补全:
```
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(pee_label_train+np_label_train), y=pee_label_train+np_label_train)
class_weights = torch.tensor(class_weights, dtype=torch.float)
loss_function = torch.nn.CrossEntropyLoss(class_weights.to(device))
```
这里的修改是增加了`loss_function`最后一行中的右括号,将其补全。这是因为`CrossEntropyLoss`函数是需要传入参数的,而括号不完整会导致代码报错。
def competition_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) / N_0 log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) / N_1 return (log_loss_0 + log_loss_1)/2 def balanced_log_loss(y_true, y_pred): N_0 = np.sum(1 - y_true) N_1 = np.sum(y_true) p_1 = np.clip(y_pred, 1e-15, 1 - 1e-15) p_0 = 1 - p_1 log_loss_0 = -np.sum((1 - y_true) * np.log(p_0)) log_loss_1 = -np.sum(y_true * np.log(p_1)) w_0 = 1 / N_0 w_1 = 1 / N_1 balanced_log_loss = 2*(w_0 * log_loss_0 + w_1 * log_loss_1) / (w_0 + w_1) return balanced_log_loss/(N_0+N_1)
这段代码定义了两个函数:`competition_log_loss`和`balanced_log_loss`。这些函数计算了不同的损失函数,用于评估分类模型的性能。
`competition_log_loss`函数计算了比赛中常用的对数损失(log loss)指标。它首先计算了目标变量中正类和负类的样本数量,然后通过对预测概率进行裁剪(使用`np.clip`函数)来避免概率为0或1的情况。接下来,根据真实值和预测概率计算了两个类别的对数损失,并将两个损失值求平均。
`balanced_log_loss`函数计算了平衡后的对数损失指标。除了计算类别的样本数量和预测概率之外,它还引入了样本权重(`w_0`和`w_1`),以平衡两个类别的损失。最后,将平衡后的损失值除以样本总数,得到平衡后的对数损失。
这些函数可以作为评估分类模型性能的指标,具体使用取决于您的需求和数据集特点。
如果您有关于这些函数的疑问或其他问题,请告诉我。
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