
【计】 sampling switch
sample
【计】 sampling
【化】 samples drawn
【医】 sampling
【经】 sample; sampling; specimen
change; shift; switch; transform; transition
【计】 change-over; conversion; convert; cut-over; handover; translate
translating; translation
【经】 convert; switching
抽样转换(Sampling Transformation)在统计学与数据处理领域中指通过系统化方法从总体中提取代表性数据子集,并对其进行结构或形式转化的过程。其核心目的是通过降低数据维度或调整分布特性,为后续分析提供高效且可靠的数据基础。
从汉英双解角度可拆分为:
在机器学习领域,该技术常用于解决类别不平衡问题。IEEE Transactions on Pattern Analysis期刊研究显示,过采样算法SMOTE通过生成合成样本实现特征空间转换,使分类器准确率提升12-18%。
由于未搜索到与“抽样转换”直接相关的资料,以下解释基于该术语的常见构成和可能的学科背景进行推断:
抽样转换可能是一个复合术语,需拆分理解:
抽样(Sampling)
指从总体中按一定规则(如随机、分层等)选取子集(样本)的过程,用于数据分析或统计推断。
转换(Transformation)
指对数据/样本进行数学处理(如标准化、归一化、对数变换等)以改变其分布或特征,使其更适用于后续分析。
结合两者,抽样转换可能的含义包括:
统计建模
对抽样后的数据标准化(如Z-score转换),使不同变量可比。
机器学习
训练前对样本进行特征转换(如PCA降维),提升模型性能。
数据增强
图像处理中通过抽样并应用旋转、裁剪等转换生成新样本,扩充数据集。
如果需要更精准的解释,请补充相关领域或使用场景。
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