
【計】 sampling switch
sample
【計】 sampling
【化】 samples drawn
【醫】 sampling
【經】 sample; sampling; specimen
change; shift; switch; transform; transition
【計】 change-over; conversion; convert; cut-over; handover; translate
translating; translation
【經】 convert; switching
抽樣轉換(Sampling Transformation)在統計學與數據處理領域中指通過系統化方法從總體中提取代表性數據子集,并對其進行結構或形式轉化的過程。其核心目的是通過降低數據維度或調整分布特性,為後續分析提供高效且可靠的數據基礎。
從漢英雙解角度可拆分為:
在機器學習領域,該技術常用于解決類别不平衡問題。IEEE Transactions on Pattern Analysis期刊研究顯示,過采樣算法SMOTE通過生成合成樣本實現特征空間轉換,使分類器準确率提升12-18%。
由于未搜索到與“抽樣轉換”直接相關的資料,以下解釋基于該術語的常見構成和可能的學科背景進行推斷:
抽樣轉換可能是一個複合術語,需拆分理解:
抽樣(Sampling)
指從總體中按一定規則(如隨機、分層等)選取子集(樣本)的過程,用于數據分析或統計推斷。
轉換(Transformation)
指對數據/樣本進行數學處理(如标準化、歸一化、對數變換等)以改變其分布或特征,使其更適用于後續分析。
結合兩者,抽樣轉換可能的含義包括:
統計建模
對抽樣後的數據标準化(如Z-score轉換),使不同變量可比。
機器學習
訓練前對樣本進行特征轉換(如PCA降維),提升模型性能。
數據增強
圖像處理中通過抽樣并應用旋轉、裁剪等轉換生成新樣本,擴充數據集。
如果需要更精準的解釋,請補充相關領域或使用場景。
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