可以用r语言编写进程调度算法吗

Python017

可以用r语言编写进程调度算法吗,第1张

不可以用r语言编写进程调度算法。根据查询相关资料显示，R属于高级语言，编写进程调度算法没有效能的提升，实用的技能是用C++来编写算法，不需要用r语言编写进程调度算法。R语言是一个计算机软件，R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

样本不均衡问题是指在机器学习分类任务中，不同类型的样本占比差距悬殊。

比如训练数据有100个样本，其中只有5个正样本，其余均为负样本，这样正样本：负样本=5%：95%，训练数据中负样本过多，会导致模型无法充分学习到正样本的信息，这时候模型的正确率往往较高，但特异性却很低，即模型识别正样本的能力很差。这样的模型是无法投入实际项目中的，我们需要解决不均衡问题带来的影响。

解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。

在R语言中， ROSE 包用于处理样本不均衡问题。

安装包

加载示范数据，查看列联表。可以看到训练数据 hacide.train 出现了样本不均衡，正样本1只有20个，负样本0有980个。

欠采样会缩小训练数据。训练数据虽然正负样本均衡了，但由于原始的正样本很少，导致处理后总样本数减少很多。这个方法适用于训练数据很大，且正样本也较大的情况，可以用欠采样来减少训练数据规模，提高训练速度。

过采样会增大训练数据。该方法适用于训练数据中正样本数量较少的情况。

组合采样会同时增加正样本和减少负样本。参数 N 表示处理后样本总数，一般设置为训练数据样本数。

不均衡样本对模型的训练结果会产生较大偏差，以实际分类问题为例，对比一下处理与不处理均衡样本的结果。

从预测的结果来看，均衡处理与不均衡处理的模型准确率都很高，都超过了98%，貌似模型都很好。但均衡处理后模型的特异性达到了73.68%，未采用均衡处理的模型只有36.84%，显然 均衡处理能提高模型的特异性 。

处理样本不均衡问题是做分类问题不可或缺的的一步，针对训练数据的情况，可以采用不同的均衡处理方法。均衡处理的目的是尽可能多的且高效的利用训练数据里的信息，不至于后续训练出的模型学习的不够充分，出现较大偏差。均衡处理对于既要求准确率高，又要求特异性高的模型来说尤为重要。

很久很久没更新了，最近遇到了如题所示的问题

然后安静的让他跑着，回去睡觉了。但是。 一个核跑了一夜也没跑完

然后查了一下有parallel包，

加速显而易见，但是也不是成比例的，任务分发以及各核心之间转换也需要时间

fine, 焦虑。做实验去