1、安装jdk 安装地址：www.oracle.com/java/technologies/downloads 下载好后进行安装，基本上一路点击下一步，不要忘记了把安装目录更换一下！ 安装好后需要配置环境变量 找到 "计算机-属性-高级系统设置-高级-环境变量“ 1&…

文章目录 前言一、重复消费1.1 重复消费出现的场景1.1.1 Consumer消费过程中，进程挂掉/异常退出1.1.2 消费者消费时间过长 1.2 重复消费解决方案1.2.1 针对于消费端挂掉等原因造成的重复消费问题1.2.2 针对于Consumer消费时间过长带来的重复消费问题 二、消息丢失2.…

一、下载安装zookeeper：https://downloads.apache.org/zookeeper 本次使用kafka_2.12-2.8.1.tgz内置zookeeper服务，以下zookeeper安装可以忽略！！！ 解压： 修改配置文件： 修改zoo.cfg内容&#x…

SpringBoot集成Kafka 知识索引 SpringBoot集成Kafka工程搭建SpringBoot集成Kafka配置SpringBoot集成Kafka生产消息SpringBoot集成Kafka消费消息 1 生产者 SpringBoot集成Kafka，无非就是生产者和消费者，但首先得实现SpringBoot集成，流程如下…

1. 消费者总体工作流程 1）不同消费者组之间的消费者互相独立，可以消费相同的分区或者多个不同的分区；同一个消费者组内的消费者只能消费互不相同的分区。 2）使用offset记录消费者消费到哪儿了，保存在系统主题&#x…

kafka概述 一、kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种形式 1.3 Kafka 基础架构 二、kafka安装部署2.1安装部署2.1.1.jar包下载2.1.2.解压到指定的文件夹下2.1.3.创建两个文件夹以供后续使用2.1.4. 修改配置文件（1&#xf…

前言：在比赛中遇到关于样本不均衡问题，特地过来补补知识点！ 1、smote原理 过采样的技术有非常多,最常见的就是随机过采样和SMOTE过采样。 随机过采样就是从少的类中进行随机进行采样然后拼接上去,这种效果很多时候和加权差不大。还有一种较…

摘要 在训练分类模型之前平衡数据是解决表格数据中不平衡二元分类任务的流行技术。平衡通常是通过复制少数样本或生成合成少数样本来实现的。虽然众所周知，平衡对每个分类模型的影响不同，但大多数先进的实证研究并未将强大的最先进（SOTA&…

全文共 1854字，预计学习时长 4分钟 数据科学是研究算法的学科。本文介绍了一些常见的用于处理数据的抽样技术。 图片来源：unsplash.com/gndclouds 简单随机抽样 假设要从一个群体中选出一个集合，该集合中的每个成员选中的概率相等。 下列代码…

SVM通常被认为是“黑匣子”。在本文中，我们将介绍可视化学习的SVM模型及其在真实世界数据上的性能的技术。 本文包含以下部分： 线性模型，SVM和内核简介利用SVM内核解释高维特征空间......评估高维分类边界性能处理大量不平衡数据训练SVM需要多少数据线性模型，SVM和内核简介…

文章目录 1 理论2 实现3 补充3.1 原理介绍3.1.1 欠采样与过采样3.1.2 Tomek Link 法欠采样3.1.3 Random Over Sampling 随机过采样3.1.4 SMOTE 过采样3.1.5 综合采样 3.2 Python实战3.2.1 数据探索3.2.2 不同的抽样方法对训练集进行处理3.2.2.1 拆分自变量与因变量3.2.2.2 抽样…

SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题&a…

机器学习中难免遇到正负样本不平衡问题，处理办法通常有梁总，一：过采样，增加正样本数据；二：欠采样，减少负样本数据，缺点是会丢失一些重要信息。smote属于过采样。 代码 # from imbl…

什么是类不平衡问题 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样…

一、SMOTE的改进算法 1、Boderline-SMOTE 只考虑分布在分类边界附近的少数类样本，并将其作为根样本 首先通过 k-NN 方法将原始数据中的少数类样本划分成“Safe”、“Danger”和“Noise”3 类，其中“Danger”类样本是指靠近分类边界的样本。 对属于“Dan…

对于正负样本严重不平衡的训练集，可以采用下面的办法进行采样 # 使用sklearn的make_classification生成不平衡数据样本 from sklearn.datasets import make_classification # 生成一组0和1比例为9比1的样本，X为特征，y为对应的标签 X, y mak…

一、不平衡数据学习的评价指标度量 少数类的类标签定义为正（positive），多数类的类标签定义为负（negative） Tp：被正确分类的正例的数量 Tn：被正确分类的反例的数量 Fn：表示错误分…

目录 一、思想 二、代码 1. 类的初始化 2. 生成样本 3. 训练模型 4. 调用方法 SMOTE是一种经典的过采样方法。 一、思想 对于一个少数类： 1. 使用K近邻法，求出距离最近的K个少数类样本，其中的距离定义为样本之间n维特征空间的欧式距…

Smote的理解（2022.05.16） SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。…

Smote算法原理： python2.7 算法实现： 原算法只能针对N采样率小于100%或者N为100%整数的参数进行采样。我实现的代码可对任意N>0的采样率从进行SMOTE。详情见源码 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.neighbors import …