1.上采样：增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本。样本较少时采用。2.下采样：减少样本数较多的样本，其方式是丢弃这些多余的样本。样本较多时采用。3.合成样本：增加样本数目较少的那一类的样本，合成指的是通过组合已有的样本的各个 feature 从而产生新的样本。一种最简单的方法就是从各个 feature 中随机选出一个已有值，然后拼接成一个新的样本，这种方法增加了样本数目较少的类别的样本
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
Entire Space Multi-Task Model背景用户在网络购物时，遵循impression -> click -> conversion的用户行为序列模式，提高conversion rate是推荐系统和广告系统关注的重点。但传统的CVR分析模型存在三个明显的弊端： SSR：sample selection bias。样本选择偏差，指商品在曝光后，用户点击并购买的
摘自《加密经济学：引爆区块链新时代》传统经济学认为人们都是理性的，然而，我们远不像传统经济都有有利...
原创
2022-09-13 15:10:51
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类别不平衡问题 1. Threshold-moving 2. Over-sampling 3. Under-sampling 4. 加权损失函数 前言： 之前所说的分类学习方法都是基于训练样本比例大致相同，不同类别之间样本数目相差不大的情况， 但若差别很大，例如有 985 个反例，但正例只有 1
样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
旅游经济学
原创
2022-12-16 12:10:08
73阅读
计算经济学是一个介于资讯科学、经济学、与管理学间的研究主题[1]。 以经济系统的计算建模的应用方向与科目包含：代理人模型[2]、一般均衡模型[3]、总体模型[4]、理性预期模型、计算计量与统计模型、计算金融模型、网络市场的设计演算工具、特别为计算经济学设计的规划工具，以及计算经济学的教学工具等。部分领域是专门针对计算经济学去讨论的，而有些主要将数值方法延伸至传统经济领域中若不使用计算机将很难求解的
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2022-05-18 22:40:15
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NO.652020.04.10 工欲善其事，必先利其器// - 前言 - 今天，小咖带大家使用Python制作三大产业对GDP贡献的饼状图。最终将得到以下效果： 数据来源：wind，西瓜财经资讯 数据来源：wind，西瓜财经资讯 - Python生成饼状图 - ◆ ◆ ◆ ◆为了得到以上图形需要进行以下完整步骤：第一步：导入各种“包”(有些不一定用到)。
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2023-08-10 17:01:33
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Python里的变量 ---门牌 Python在使用变量之前无须定义它的类型，但是必须声明以及初始化该变量。Python中给变量赋值就是声明，初始化变量(也就是创建一个相应数据类型的对象，而那些数据类型就是类)，变量的类型是取决于其储存的数据。（下面代码中的a变量，其类型类型随着赋值的类型不同而改变）#type(a)返回a的数据类型
a=1
print(type(a),'整型')
a=
乞丐产生自贫穷，贫穷的乞丐有何经济学可谈？这里想说的是一群特别的乞丐，而这些特殊的乞丐，创造了一个个财富的神话，成为现在社会致富的妙计之一，我相信乞丐的老祖宗肯定没有想到今天能产生这样的乞丐。说到这里，大家可能还是一头雾水。我们不妨来慢慢揭开这些特殊乞丐的面纱。
乞丐的基本手段就是从不同人身上收取少量的钱，然后积聚起来，形成收入。这看起来很象中国移动和联通的短信服务，短信每条只有区区一毛钱，每个
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原创
2007-06-25 00:00:00
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5评论
1.木桶效应(猪一样的队友) 2.羊群效应(从中) 3.马太效应（） 沙丁鱼-鲶鱼 4.蝴蝶效应
原创
2021-07-29 11:07:18
370阅读
概述此目录来自《5分钟商学院》，只是此种学科里面的一点内容，但以此可以进行扩展开来！章节中
原创
2022-12-12 15:47:32
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依据1996-2005年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表2-5： 表2-5 农村居民1995-2004人均消费支出和人均纯收入数据资料 单位：元 年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.
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2023-10-13 16:19:41
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大家或许知道，Python 为了提高内存的利用效率，采用了一套共用对象内存的分配策略。例如，对于那些数值较小的数字对象（[-5, 256]）、布尔值对象、None 对象、较短的字符串对象（通常 是 20）等等，字面量相等的对象实际上是同一个对象。# 共用内存地址的例子
a = 100
b = 100
s = "python_cat"
t = "python_cat"
id(a) == id(b)
《经济学》笔记
原创
2022-12-21 09:13:04
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1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
方差(Variance)和偏差(Bias)是看似是很基本的概念，但是深入理解会发现其中也包含着很大的学问。理解好方差和偏差能帮助我们改进拟合过程，从而得到更好地模型。 以下面这个简单的数据分类问题为例。我们希望将图中的两类样本点正确划分。
显然，中间图是一个很理想的分类，绝大部分的样本点都得到了正确的划分。而假如使用像逻辑回归这种简单的模型，我们可能得到左边图中那样一条直线，这个模型
前言在深度学习的一些场景下，经常会出现类别不平衡的情况。以二分类为例，正负样本比例为1:1的情况十分罕见；多数情况下都是1:N，N有时甚至超过10，甚至几十上百都有。在多次遇到这种问题后写了该博客进行总结。方法1、欠采样和过采样欠采样是在多数类中进行部分采样，过采样是在少数类中重复采样。过采样和修改目标函数中正负项系数是等价的，但实际操作中效果一般不会相同。2、数据增强数据增强分图像和文本，这里分
