正負樣本比例多少合適
㈠ 數據正負樣本率達到多少需要進行處理
某一樣本中，某件事發生的頻率或概率
例如：某市隨機調查了50歲以上的中老年婦女776人，其中患有骨質疏鬆症者322人，患病率為41.5%
776名中老年婦女為一樣本，患有骨質疏鬆症為一特定事物，41.5%為患病率，即此樣本的樣本率
㈡ 什麼是樣本比例統計中考慮樣本比例的意義何在
樣本比例是樣本數量在總體中所佔的百分比；
考慮樣本比例可以評估統計效率
㈢ hog+svm正負樣本怎麼選擇
（1）准備訓練樣本集合；包括正樣本集和負樣本集；根據機器學習的基礎知識我們知道，要利用機器學習演算法進行樣本訓練，從而得到一個性能優良的分類器，訓練樣本應該是無限多的，而且訓練樣本應該覆蓋實際應用過程中可能發生的各種情況。（很多朋友，用10來個正樣本，10來
個負樣本進行訓練，之後，就進行測試，發現效果沒有想像中的那麼好，就開始發牢騷，抱怨。。。對於這些人，我只能抱歉的說，對於機器學習、模式識別的認
識，你還處於沒有入門的階段）；實際應用過程中，訓練樣本不可能無限多，但無論如何，三五千個正樣本，三五千個負樣本，應該不是什麼難事吧？（如果連這個
都做不到，建議你別搞機器學習，模式識別了；訓練素材都沒有，怎麼讓機器學習到足夠的信息呢？）
（2）收集到足夠的訓練樣本之後，你需要手動裁剪樣本。例如，你想用Hog+SVM來對商業步行街的監控畫面中進行行人檢測，那麼，你就應該用收集到的訓練樣本集合，手動裁剪畫面中的行人（可以寫個簡單程序，只需要滑鼠框選一下，就將框選區域保存下來）。
（3）裁剪得到訓練樣本之後，將所有正樣本放在一個文件夾中；將所有負樣本放在另一個文件夾中；並將所有訓練樣本縮放到同樣的尺寸大小。OpenCV自帶的例子在訓練時，就是將樣本縮放為64*128進行訓練的；
（4）提取所有正樣本的Hog特徵；
（5）提取所有負樣本的Hog特徵；
（6）對所有正負樣本賦予樣本標簽；例如，所有正樣本標記為1，所有負樣本標記為0；
（7）將正負樣本的Hog特徵，正負樣本的標簽，都輸入到SVM中進行訓練；Dalal在論文中考慮到速度問題，建議採用線性SVM進行訓練。這里，不妨也採用線性SVM；
（8）SVM訓練之後，將結果保存為文本文件。
（9）線性SVM進行訓練之後得到的文本文件裡面，有一個數組，叫做support vector，還有一個數組，叫做alpha,有一個浮點數，叫做rho;將alpha矩陣同support vector相乘，注意，alpha*supportVector,將得到一個列向量。之後，再該列向量的最後添加一個元素rho。如此，變得到了一個分類器，利用該分類器，直接替換opencv中行人檢測默認的那個分類器（cv::HOGDescriptor::setSVMDetector()），就可以利用你的訓練樣本訓練出來的分類器進行行人檢測了。
㈣ opencv 分類器訓練 正負樣本數量一般取多少比較好
取決於你要識別什麼東西。
如果是一個商標，那麼正樣本一般只需要一張，負樣本需要多張，越多越自然越好。
如果是識別人臉之類，可以下載網上的人臉正樣本庫，大概在200張或更多，負樣本也至少需要幾百張。
總之，取決於你要識別的物體的識別復雜度。
㈤ 邏輯回歸 建模中正負樣本 多少
線性回歸，是統計學領域的方法，用的時候需要關注假設條件是否滿足、模型擬合是否達標，參數是否顯著，自變數之間是否存在多重共線性等等問題因為統計學是一個過程導向的，需要每一步都要滿足相應的數學邏輯。
㈥ 樣本總體較大時，樣本量和樣本總體的比例為多少合適
當樣本總體較大時，樣本量和樣本總體的比例可以小點，10萬個客戶，採集樣本達到1.5%，已經蠻高了。
最好是對客戶群體進行分層，然後各層按一定比例抽樣。（分層比例抽樣），這樣更科學點。
㈦ 怎麼區分樣本是正樣本還是負樣本
正樣本是指屬於某一類別的樣本，負樣本是指不屬於某一類別的樣本。可以通過估計你所有樣本特徵的分布，新的樣本出現時，利用分布估計該樣本的出現概率，若是概率太小則認為是負樣本。要想用這個方法很好的去解決問題，需要所選的特徵的分布在正樣本和負樣本有較大差異才比較有效。
首先將這個問題分為分類問題與檢測問題兩個方面進行理解：
在分類問題中，這個問題相對好理解，比如人臉識別中的例子，正樣本很好理解，就是人臉的圖片，負樣本的選取就與問題場景相關，具體而言，如果你要進行教室中學生的人臉識別，那麼負樣本就是教室的窗子、牆等等。
也就是說，不能是與你要研究的問題毫不相關的亂七八糟的場景，這樣的負樣本並沒有意義。
在檢測的問題中，理解著就不是那麼簡單了，因為檢測問題需要做的事情是指出哪裡有什麼，也就是既要給出框，又要說明框中是什麼。
在這種情況下，所具備的數據就是一些人工標注的圖片，這些圖片上有框，並且會給出框中的物體類別，需要運用這些數據生成訓練中的正負樣本數據，參考了faster以及SSD兩種檢測框架中對於正負樣本的選取准則，理解如下：
首先，檢測問題中的正負樣本並非人工標注的那些框框，而是程序中（網路）生成出來的框框，也就是faster rcnn中的anchor boxes以及SSD中在不同解析度的feature map中的默認框，這些框中的一部分被選為正樣本，一部分被選為負樣本，另外一部分被當作背景或者不參與運算。
不同的框架有不同的策略，大致都是根據IOU的值，選取個閾值范圍進行判定，在訓練的過程中還需要注意均衡正負樣本之間的比例。
㈧ 實驗組和對照組樣本量比例
看你要設置幾個實驗組了,要保證每個實驗組和對照組的數量一致.比如你要設置10個,那麼加上對照就一共有11個組,將總的數量平均分成11份就可以了.
自己想的,僅供參考哈.
㈨ 如何平衡正負例樣本數據
兩個圖中都有兩條豎直的虛線，表示發生了濃度變化:左圖中虛線處表示反應達到平衡之後增大反應物濃度，正逆反應速率都加快，逆反應速率大於正反應速率，並最終達到平衡;右圖虛線處表示反應達到平衡之後，減小生成物濃度，正逆反應速率都減小，但正反應速率仍然比逆反應速率大，並最終達到平衡。
㈩ 正負樣本比例多少合適 gbdt
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