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在信号处理中，采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。一个常见的例子是将声波转换为一系列“样本”。样本是在时间和/或空间中的某一点上信号的值；这个定义与统计学中用法不同，后者指的是这样的一组值<ref>{{cite web | |||
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==示例代码-采样方法节点== | ==示例代码-采样方法节点== | ||
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* 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。 | * 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。 | ||
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* 设置随机数：控制模型的随机性。 | * 设置随机数：控制模型的随机性。 | ||
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===注意事项=== | ===注意事项=== | ||
2024年1月23日 (二) 11:36的最新版本
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| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
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|---|---|
采样方法  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | Sampler |
| 功能主类别 | 机器学习 |
| 英文缩写 | Sampler |
| 功能亚类别 | 分类训练器 |
| 节点类型 | 数据挖掘 |
| 开发语言 | Python |
| 节点简介 | |
用于多数据集的机器学习基础评估。包含混淆矩阵，准确度（Accuracy），F1-Score，Matthews Correlation Coefficient（MCC）等基础评估算法。 | |
| 端口数量与逻辑控制(PC) | |
| Input-入口 | 3个 |
| Output-出口 | 2个 |
| Loop-支持循环 | 否 |
| If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
| 输入输出 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 交叉验证结果整合 |
| 下一节点 | 决策树 |
算法概述
在信号处理中，采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。一个常见的例子是将声波转换为一系列“样本”。样本是在时间和/或空间中的某一点上信号的值；这个定义与统计学中用法不同，后者指的是这样的一组值[1]。采样器是从连续信号中提取样本的子系统或操作。理论上的理想采样器在所需的点上产生等于连续信号瞬时值的样本。可以通过将样本序列通过重建滤波器进行处理，重建原始信号，直到奈奎斯特极限（Nyquist limit）。
示例代码-采样方法节点
该节点使用Python编写，调用imblearn包[2]。以下为示例代码：
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
sampler = RandomOverSampler()
sampler = RandomUnderSampler()
节点使用指南
- 最适用的场景：决策树可用于解决分类问题，其中目标是将数据分为不同的类别或预测数据的类别。
- 处理的数据类型：结局变量为二分类，特征变量大多数为连续型的变量。
变量配置
- 选择目标变量：作为需要采样的分类变量作为目标，单选。
参数配置
- 设置随机数：控制模型的随机性。
- 采样方法：
- 欠采样：抛弃大部分反例数据，可能会造成较大偏差，
- 过采样：单纯重复正例数据，可能造成对正例的过拟合，
- Bootstrap：有放回的多次重抽样，能保证整体估计量稳定，但也可能造成偏差。
注意事项
参考文献
- ↑ "Sampling". Retrieved 2024-01-23.
- ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.
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