如何实现下采样（教科书级别教你拿捏）

本文主要是介绍如何实现下采样（教科书级别教你拿捏），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在数据处理、信号处理、图像处理以及机器学习等多个领域中，下采样（Downsampling）是一项至关重要的技术。下采样旨在减少数据集中的样本数量，同时尽量保留原始数据的关键信息，以便在降低计算成本、提高处理速度或适应特定分析需求时仍然保持数据的代表性。本文将详细介绍下采样的基本概念、应用场景以及几种常用的实现方法。

一、下采样的基本概念

下采样，也称为降采样，是通过对原始数据进行抽样或聚合操作，以较低的频率重新表示数据的过程。在图像处理中，这通常意味着减少图像的分辨率；在信号处理中，则可能意味着减少采样率。下采样的目标是减少数据量，同时尽可能保持数据的统计特性和重要特征。

二、下采样的应用场景

1. 图像处理：在图像压缩、图像缩放、特征提取等场景中，下采样能够减少图像的像素数量，降低处理难度和存储需求。
2. 信号处理：在音频和视频处理中，下采样可以降低信号的采样率，以适应不同的播放设备或网络传输要求。
3. 机器学习：在训练大规模数据集时，下采样可以帮助减少计算量，加速模型训练过程，尤其是在处理不平衡数据集时，下采样可以有效平衡类别分布。

例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
import numpy as npdef cm_plot(y, yp):from sklearn.metrics import confusion_matriximport matplotlib.pyplot as pltcm = confusion_matrix(y, yp)plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Blues)plt.colorbar()for x in range(len(cm)):for y in range(len(cm)):plt.annotate(cm[x, y], xy=(y, x), horizontalalignment='center',verticalalignment='center')plt.ylabel('True label')plt.xlabel('Predicted label')return pltdata = pd.read_csv(r"./creditcard.csv")from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
a = data[['Amount']]
data['Amount'] = scaler.fit_transform(data[['Amount']])data = data.drop(['Time'], axis=1)positive_eg = data[data['Class'] == 0]
negative_eg = data[data['Class'] == 1]
np.random.seed(seed=4)
positive_eg = positive_eg.sample(len(negative_eg))
data_c = pd.concat([positive_eg,negative_eg])
print(data_c)mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falselabels_count = pd.value_counts(data['Class'])
plt.title("正负例样本数")
plt.xlabel("类别")
plt.ylabel("频数")
labels_count.plot(kind='bar')
plt.show()from sklearn.model_selection import train_test_splitx = data_c.drop('Class', axis=1)
y = data_c.Class
x_train, x_test, y_train, y_test = \train_test_split(x, y, train_size=0.3, random_state=0)from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionscores = []
c_param_range = [0.01, 0.1, 1, 10, 100]
for i in c_param_range:lr = LogisticRegression(C=i, penalty='l2', solver='lbfgs', max_iter=1000)score = cross_val_score(lr, x_train, y_train, cv=8, scoring='recall')score_mean = sum(score) / len(score)scores.append(score_mean)print(score_mean)best_c = c_param_range[np.argmax(scores)]lr = LogisticRegression(C=best_c, penalty='l2', max_iter=1000)
lr.fit(x_train, y_train)from sklearn import metricstrain_predicted = lr.predict(x_train)
print(metrics.classification_report(y_train, train_predicted))
cm_plot(y_train, train_predicted).show()test_predicted = lr.predict(x_test)
print(metrics.classification_report(y_test, test_predicted))
cm_plot(y_test, test_predicted).show()x1 = data.drop('Class', axis=1)
y1 = data.Class
x1_train, x1_test, y1_train, y1_test = \train_test_split(x1, y1, train_size=0.3, random_state=0)test_predicted_big = lr.predict(x1_test)
print(metrics.classification_report(y1_test, test_predicted_big))
cm_plot(y1_test, test_predicted_big).show()recalls = []
thresholds = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
for i in thresholds:y_perdict_proba = lr.predict_proba(x_test)y_perdict_proba = pd.DataFrame(y_perdict_proba)y_perdict_proba = y_perdict_proba.drop([0], axis=1)y_perdict_proba[y_perdict_proba[[1]] > i] = 1y_perdict_proba[y_perdict_proba[[1]] <= i] = 0recall = metrics.recall_score(y_test, y_perdict_proba[1])recalls.append(recall)print("{} Recall metric in the testing dataset: {:.3f}".format(i, recall))

1. 导入库：

   • pandas 用于数据处理。
   • matplotlib.pyplot 和 pylab.mpl 用于绘图。
   • numpy 用于数值计算。
   • sklearn 中的 confusion_matrix 和其他模块用于机器学习任务。

2. 定义混淆矩阵绘制函数 cm_plot：

   • 计算混淆矩阵，并用 matplotlib 绘制。
   • 在矩阵中添加每个元素的值，便于观察。

3. 数据加载和预处理：

   • 读取数据集 creditcard.csv。
   • 标准化 Amount 特征，确保其均值为 0，方差为 1。
   • 删除 Time 列，因为它对模型训练没有帮助。
   • 对数据进行平衡处理：通过随机抽样将正负样本数量调整一致。
   • 打印平衡后的数据集。

4. 绘制正负例样本数的柱状图：

   • 使用 pandas 计算每个类别的样本数，并用 matplotlib 绘制柱状图。

5. 模型训练和评估：

   • 划分数据集为训练集和测试集。
   • 使用逻辑回归模型，调整正则化参数 C，并通过交叉验证评估模型的召回率。
   • 选择最佳的 C 参数，并用其训练最终模型。
   • 输出训练集和测试集上的分类报告，并绘制混淆矩阵。

6. 对整个数据集的最终模型评估：

   • 重新划分数据集为训练集和测试集，并评估模型的性能。
   • 打印最终的分类报告和混淆矩阵。

7. 调整阈值进行召回率分析：

   • 修改预测概率的阈值，计算不同阈值下的召回率。
   • 绘制不同阈值下的召回率，帮助理解模型在不同条件下的表现。

这篇关于如何实现下采样（教科书级别教你拿捏）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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