机器学习之不平衡数据处理一、不平衡数据集1.1 不平衡数据集定义1.2 处理方法1.2.1 欠采样1.2.2 过采样1.2.3 阈值移动 一、不平衡数据集1.1 不平衡数据集定义不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下把样本比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。1.2 处理方法1.2.1 欠采样欠采样：Ea
一、定义类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可能性之比例，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能性相同，即分类器决策规则为若y/1-y &
传统处理方法1.加权即其对不同类别分错的代价不同，这种方法的难点在于设置合理的权重，实际应用中一般让各个分类间的加权损失值近似相等。当然这并不是通用法则，还是需要具体问题具体分析。和代价敏感类似 有如下加权方法： 概率权重法：当数量差距不那么悬殊时，把各类标签的实例出现的频率比作权重，此特征权重来源于数据本身，能够较好的适应数据集的改变；2.采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据
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2023-09-10 09:03:54
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不平衡数据分类算法介绍与比较介绍在数据挖掘中，经常会存在不平衡数据的分类问题，比如在异常监控预测中，由于异常就大多数情况下都不会出现，因此想要达到良好的识别效果普通的分类算法还远远不够，这里介绍几种处理不平衡数据的常用方法及对比。符号表示记多数类的样本集合为L，少数类的样本集合为S。用r=|S|/|L|表示少数类与多数类的比例基准我们先用一个逻辑斯谛回归作为该实验的基准： Weighte
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2023-05-18 11:28:37
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1. 什么是数据不平衡问题 当数据集中样本类别不均衡时我们就说发生了数据不平衡问题。2. 解决数据不平衡问题的方法 为了方便起见，把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。2.1. 采样法  
很多分类学习方法针对都有一个共同的基本假设，即不同类别的训练数据数目相当，即使稍有差别，通常影响不大。但如果差别较大，就会对学习过程造成困扰。在现实场景中，比如银行欺诈，异常登录，网络入侵等领域中，大多数数据通常有不到1%少量但异常数据。这就使得对于处理不平衡数据有着及其重要的意义。1.使用正确的评估指标例如对于有998个的反例，但正例只有2个，那么学习方法只要返回一个永远把样本预测为反例的学习器
数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。1.1. 欠采样欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新
一、什么是类不平衡在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。二、为什么要对类不平衡进行特殊处理传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。它们假设假阳性（实际是反例，但是错分成正例）和假阴性（实际是正例，但是错分为
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。
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原创
2022-12-07 22:09:09
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本文资料收集于互联网，内容大部分为转载+汇总，主要是针对不平衡数据的处理进行一个总结，以便日后翻阅。常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，但是现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高，但是对于极不均衡的分类问题，
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2023-10-31 22:35:01
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原作者：nightwish夜愿 参考链接：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、数据不平衡在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均
作者丨Yuzhe Yang@知乎 （已授权）导读本文由被ECCV2022接受论文的作者亲自解读，讲述如何推广传统不平衡分类问题的范式，将数据不平衡问题从单领域推广到多领域。 前言项目主页：http://mdlt.csail.mit.edu/论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.09513代码，数据和模型开源链接：https://github.com/YyzHar
## 深度学习数据不平衡 工具
在深度学习领域，数据不平衡是一个常见的问题。当训练数据中某些类别的样本数量明显少于其他类别时，模型容易偏向于训练样本数量多的类别，导致对少数类别的识别效果不佳。为了解决这个问题，我们可以使用一些工具来处理数据不平衡，例如过采样、欠采样、生成合成样本等方法。
### 过采样
过采样的方法是通过增加少数类别的样本数量来平衡数据集，从而提高模型对少数类别的训练效果。
目录一.获取更多的数据：二.更换评估方式：三.更换机器学习方法：四.修改算法：五.最常见：六.参考：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比如多的占了90%,少的占10%.只要每一次都预测多的那一批数据,预测的准确性就可以达到90%了。没错,这样听起来是不是有点偷懒的感觉呢?其实机器也懂得这些小伎俩,所以经过训练以后,机器也变得精
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2023-10-20 13:33:19
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定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。 研究不平衡类通常认为不平衡意味着少数类只占比10~20%。实际上，一些数据集远比这更不平衡。例如：每年大约有2%的信用卡账户被欺骗。（大多数欺诈检测领域严重不平衡。）状态医疗甄别通常在大量不存在此状态的人口中检测极少数有此状态的人（比如美国的HIV携带者仅占0.4%）。磁盘驱动器故障每年约1%。网络广告的转化率估计在10
## 深度学习样本不平衡
在进行深度学习任务时，经常会遇到样本不平衡的问题。样本不平衡指的是训练数据中各个类别的样本数量差异很大，这会导致模型在训练过程中偏向于数量多的类别，而忽略数量少的类别，影响模型的泛化能力。
### 样本不平衡的影响
当样本不平衡时，模型可能会出现以下问题：
1. **偏向性：** 模型更倾向于预测数量多的类别，忽略数量少的类别。
2. **泛化能力下降：** 模型
文章目录分类任务中的不平衡问题解决思路1、重采样类2、平衡损失类3、集成方法类4、异常检测、One-class分类等长尾分布问题的其他视角小结 分类任务中的不平衡问题分类任务中的样本不平衡问题，主要是不同类别之间样本数量的不平衡，导致分类器倾向于样本较多的类别，在样本较少的类别上性能较差。样本不均衡问题常常出现在呈长尾分布的数据中（long tailed data），如下图所示1。现实生活中很多
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2023-10-17 22:36:56
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在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。比如正样本的比例为 1%，负样本的比例为 99%。这时候分类器不需要经过训练，直接预测所有样本为负样本，准确率能够达到 99%。经过训练的分类器反而可能没有办法达到99%。对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F
一、什么是数据不平衡问题数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使用算法训练进行分类，训练效果可能会很差。二、如何解决数据不平衡问题解决实际应用中数据不平衡问题可以从三个方面入手，分别是：对数据进行处理、选择合适的评估方法和使用合适的算法。数据处理1）过采样： 主动获取更多的比例少的样本数据
前言 本文讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。作者：Emine Bozkuş不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。不平衡数据集的
