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smote算法，matlab算法是什么

來源：整理時間：2024-09-03 15:53:51 編輯：智能門戶手機版

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1，matlab算法是什么
2，請教weka軟件中其中的SMOTE算法釋義classValue
3，weka中有沒有smote算法的實現(xiàn)啊
4，C語言的switch算法
5，如何提高機器學習算法的召回率

1，matlab算法是什么

MATLAB是一個可以進行數(shù)值計算、繪圖的軟件。它的函數(shù)含有算法。你也可以采用自己的算法在MATLAB中編程實現(xiàn)。

這是一款很強大的數(shù)學軟件，可以使用內(nèi)置函數(shù)，也可以自己編寫程序執(zhí)行。

matlab算法是什么

2，請教weka軟件中其中的SMOTE算法釋義classValue

是的,weka是開源的. 記得我用過的那個版本在安裝目錄的bin文件夾里有一個weka.jar, 解壓后得到的就是源碼. c4.5在weka里的實現(xiàn)是j48, 大致是這個路徑吧:weka.classifiers.trees.j48您可以把整個weka.jar作為外部library導入類似Eclipse這樣的開發(fā)環(huán)境, 這樣看源碼或者用weka的api進行二次開發(fā)都很方便的.

不明白啊 = =！

請教weka軟件中其中的SMOTE算法釋義classValue

3，weka中有沒有smote算法的實現(xiàn)啊

有的，預處理階段，選擇有監(jiān)督instance

是的,weka是開源的. 記得我用過的那個版本在安裝目錄的bin文件夾里有一個weka.jar, 解壓后得到的就是源碼. c4.5在weka里的實現(xiàn)是j48, 大致是這個路徑吧:weka.classifiers.trees.j48您可以把整個weka.jar作為外部library導入類似eclipse這樣的開發(fā)環(huán)境, 這樣看源碼或者用weka的api進行二次開發(fā)都很方便的.

weka中有沒有smote算法的實現(xiàn)啊

4，C語言的switch算法

不能使用 switch ,switch的表達式要與case進行比較相等進行下邊的操作 <0是一個bool類型的值不能與之進行比較不管可以不可以，做這個題目都是沒有必要的

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int x2y(int x) return y; } int main()

int change(int inputnumber){ if(inputnumber<0 ) return -1; if (inputnumber==0) return 0; else(inputnumber>0 ) return 1;}switch(change(i)){ -1:x=-1;break; 0: x=0;break; 1: x=1;break; }

switch(表達式) …… case 常量表達式n: 語句n; break; default: 語句n+1; break; } case后面是常量表達式，但是x<0和x>0,不能用常量表達式表示，所以不能用switch表示啊，用if吧

5，如何提高機器學習算法的召回率

準確率和召回率是廣泛用于信息檢索和統(tǒng)計學分類領(lǐng)域的兩個度量值，用來評價結(jié)果的質(zhì)量。其中精度是檢索出相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準率；召回率是指檢索出的相關(guān)文檔數(shù)和文檔庫中所有的相關(guān)文檔數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查全率?！　∫话銇碚f，Precision就是檢索出來的條目（比如：文檔、網(wǎng)頁等）有多少是準確的，Recall就是所有準確的條目有多少被檢索出來了?！　≌_率、召回率和 F 值是在魚龍混雜的環(huán)境中，選出目標的重要評價指標。不妨看看這些指標的定義先：　　1. 正確率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 提取出的信息條數(shù)　　2. 召回率 = 提取出的正確信息條數(shù) / 樣本中的信息條數(shù)　　兩者取值在0和1之間，數(shù)值越接近1，查準率或查全率就越高。　　3. F值 = 正確率 * 召回率 * 2 / (正確率 + 召回率) （F 值即為正確率和召回率的調(diào)和平均值）　　不妨舉這樣一個例子：某池塘有1400條鯉魚，300只蝦，300只鱉?，F(xiàn)在以捕鯉魚為目的。撒一大網(wǎng)，逮著了700條鯉魚，200只蝦，100只鱉。那么，這些指標分別如下：　　正確率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%　　召回率 = 700 / 1400 = 50%　　F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%　　不妨看看如果把池子里的所有的鯉魚、蝦和鱉都一網(wǎng)打盡，這些指標又有何變化：　　正確率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%　　召回率 = 1400 / 1400 = 100%　　F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%　　由此可見，正確率是評估捕獲的成果中目標成果所占得比例；召回率，顧名思義，就是從關(guān)注領(lǐng)域中，召回目標類別的比例；而F值，則是綜合這二者指標的評估指標，用于綜合反映整體的指標?！　‘斎幌Ｍ麢z索結(jié)果Precision越高越好，同時Recall也越高越好，但事實上這兩者在某些情況下有矛盾的。比如極端情況下，我們只搜索出了一個結(jié)果，且是準確的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；而如果我們把所有結(jié)果都返回，那么比如Recall是100%，但是Precision就會很低。因此在不同的場合中需要自己判斷希望Precision比較高或是Recall比較高。如果是做實驗研究，可以繪制Precision-Recall曲線來幫助分析。

最近在做文本分類，遇到了一些問題，想問問大家有沒有好的方法。為了節(jié)省時間，我只采取了部分數(shù)據(jù)來跑算法（全部數(shù)據(jù)跑了之后的結(jié)果和這個差不多）訓練集：4837 documents測試集：2074 documents樣本比例：正樣本：負樣本 = 1：3預測結(jié)果中，有的算法在正樣本中預測的精確率還行（0.95-1.00之間），但是召回率非常差，通常只有0.01和0.02左右，kneighbors和decisiontree的精確率和召回率都是0，只有naivebayes和bernoullinb的pr和recall比較平均，但是也沒有到0.8。問題：我查了一下那些召回率較低（0.01）的算法，475個樣本中（正樣本），實際上只有5個被預測正確了的，但是具體原因沒有查出來。我想請問一下：1.召回率低是因為樣本極度不平衡造成的嗎？（雖然我認為1：3的比例不算極度不平衡。）2.在這種樣本不平衡的問題上，有沒有什么好的方法可以提高召回率？我試過smote方法（過采樣和欠采樣都有試過），但對于我的數(shù)據(jù)集并沒有什么好的效果，不止到有沒有有什么好的方法可以解決這個問題？謝謝！添加評論分享查看全部 11 個回答0贊同反對，不會顯示你的姓名elvin 全是細枝末節(jié)，做一個樂于分享的人兩個問題一并回答一下，根據(jù)你的描述，我覺得問題應(yīng)該不是出在正負樣本比上，1比3這個比例不但不是非常不均衡，相反在我看來已經(jīng)是非常均衡了。以前做比賽有處理過正負比1比10000的數(shù)據(jù)，我覺得這才叫不平衡，才需要使用類似上采樣，下采樣，以及smote算法（都用過），而且這樣的情況下recall，f1等指標的提升是顯著的。我覺得正負比例在1：1至1：100間差別都不會太大，需要根據(jù)具體問題做離線交叉驗證去找到最好的比例。所以我建議你不用再糾結(jié)正負樣本比的問題，可以再回頭看一看你的數(shù)據(jù)集，一方面看一看代碼是否有誤？數(shù)據(jù)集是否太小？（總覺得你的數(shù)據(jù)集太小，而且測試集相對于訓練集太大）另外訓練集，測試集的劃分是否正確？或者重新劃分一下訓練測試集做一下交叉驗證看一看各項指標再具體研究。