采样方法：修订间差异

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==示例代码-梯度提升树分类节点==
==示例代码-采样方法节点==
该节点使用Python编写，调用scikit-learn包<ref>{{cite journal |author=Kramer, Oliver |title=Scikit-learn |journal=Machine learning for evolution strategies |pages=45--53 |year=2016 |publisher=Springer }}</ref>。以下为示例代码：
该节点使用Python编写，调用imblearn包<ref>{{cite journal |author=Kramer, Oliver |title=Scikit-learn |journal=Machine learning for evolution strategies |pages=45--53 |year=2016 |publisher=Springer }}</ref>。以下为示例代码：
<syntaxhighlight lang="Python">
<syntaxhighlight lang="Python">
from sklearn.datasets import make_hastie_10_2
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler


X, y = make_hastie_10_2(random_state=0)
sampler = RandomOverSampler()
X_train, X_test = X[:2000], X[2000:]
sampler = RandomUnderSampler()
y_train, y_test = y[:2000], y[2000:]
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0,
      max_depth=1, random_state=0).fit(X_train, y_train)
clf.score(X_test, y_test)
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
拟合后，模型可以用于预测样本的类别，可以在[[通用预测模块]]实现内外部测试集的预测。


=='''节点使用指南'''==
=='''节点使用指南'''==

2024年1月23日 (二) 11:03的版本

Sampler.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
采样方法Sampler.svg
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
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点交叉验证结果整合
下一节点决策树
WikimediaUI-Globe.svg相关网站




算法概述

示例代码-采样方法节点

该节点使用Python编写，调用imblearn包[1]。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

  • 选择特征变量：作为特征进行学习的变量（X），多选。
  • 选择目标变量：作为结局的二分类变量（y），单选。

参数配置

  • 设置随机数：控制模型的随机性。
  • 拆分质量评估方法选择：
    • 'friedman mse',
    • 'squared error'。
  • 学习率：算法通过学习率缩小每棵树的贡献差距。默认值为0.1。
  • Boosting次数：执行boosting算法的次数。梯度增强对于过度拟合是相当稳健的，因此大量通常会带来更好的性能。
  • 子样本分数：用于拟合各个基础学习器的样本比例。如果小于 1.0，则会导致随机梯度提升。选择会导致方差减少和偏差增加。值必须在范围内。子样本分数取值范围(0.0, 1.0]。
  • 损失函数算法选择：衡量分割质量的函数。支持的算法为
    • 'exponential'，
    • 'log_loss'。
  • 最大深度：树的最大深度。如果没有，则扩展节点，直到所有叶子都是纯的或直到所有叶子包含少于"最小拆分样本数"的样本。
  • 最小拆分样本数：分裂内部节点所需的最小样本数。
  • 叶节点最小样本数：叶节点所需的最小样本数。该参数仅当任何深度的分割点在左右分支中至少留下训练样本时，才会被考虑。这可能具有使模型平滑的效果，尤其是在回归中。
  • 最大特征数：寻找最佳分割时要考虑的特征数量。
  • 最大叶节点数：以最佳优先的方式种植一棵树。最佳节点定义为杂质的相对减少。如果没有，则叶节点数量不受限制。
  • 最小不纯度衰减阈值：如果分裂导致杂质减少大于或等于该值，则节点将被分裂。

注意事项

  • 不支持带空值运算，用多重插补或插补空值进行插补，
  • 节点不出图，
  • 导入该节点的数据端口为训练数据集，导入前注意转换。

参考文献

  1. ↑ Kramer, Oliver (2016). "Scikit-learn". Machine learning for evolution strategies. Springer: 45--53.

查找其他类别的节点，请参考以下列表

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此页面最后编辑于2024年1月23日 (星期二) 11:03。
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