论文学习一：卷积神经网络中类别不平衡问题的系统研究翻译自论文：A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks摘要内容实验数据：MNIST、CIFAR-10、ImageNet不平衡问题解决方法：oversampling(过采样)、undersampling(欠采样)、two-phas
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）一、CNN与NN的区别卷积神经网络与传统神经网络的区别：二、CNN的整体架构1.输入层；2.卷积层；3.池化层；4.全连接层三、卷积层做了什么首先将图形分割成一个个小区域，对于每一个区域特征不同；接下来选择一种特征计算的方法，为每一个区域计算特征值，得到特征图。 在图中表现为，深蓝色区域3×3的方格中下标为权重，依次计算
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 &
详解类别不平衡问题卢总-类别不平衡问题的方法汇总 文章目录从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss为少数类生成新样本（SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN）集成方法EasyEnsemble算法BalanceCascade算法算法层面在线困难样本挖掘 OHEMFocal Loss 损失函数的权重调整阈值移动评价指标从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss非均衡数据处理–如何学习
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2021-08-04 10:49:55
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所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$，如果：\begin{
今天调研不均衡样本对神经网络的影响。 2020/04/06A systematic study of the class imbalance problem in convolutional neural networks 数据集中样本不均衡问题对神经网络的影响研究Abstract本文聚焦于样本不均衡对分类神经网络的影响，本文在依次在3种不同规模的通用数据集：MNIST/CIFAR-10/Imag
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2023-05-24 23:49:37
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一般one stage目标检测模型存在正负样本数量不均衡问题，基于此Focal Loss for Dense Object Detection一文提出Focal loss计算方法用于解决正负样本不平衡问题。一句话总结：根据置信度结果动态调整交叉熵损失解决类别不平衡问题（当预测正确的置信度增加时，loss的权重系数会逐渐衰减至0，这样模型训练的loss更关注难例，而大量容易的例子其loss贡献很低）
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
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。 1、扩大数据集2、欠采样欠采样（under-sampling）：对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数，使其与其他类数目接近，然后再进行学习。随机欠采样方法：通过改变多数类样本比例以达到修改样本分布的目的，从而使样本分布较为均衡，但是这也存在一些问题。对于随机欠采样，由于采样的样本集合要少于原来的样本集合，因此会造
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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输入图像——卷积层——池化层——全连接层——输出卷积层：核心，用来提取特征。 池化层：对特征降维。实际的主要作用是下采样，减少参数量来提高计算速度。 卷积神经网络的训练：前向传播（分类识别）、反向传播（求各层误差，更新权值）用来分类的卷积神经网络模型（经典）（1）AlexNet：5层卷积+最后连接3个全连接层。ReLU激活函数(收敛速度快，减少训练时间，避免梯度弥散)。Dropout机制(让某些神
摘要基准数据集MNIST、CIOWE10和ImageNet几种方法进行广泛的比较来解决这个问题：过采样、欠采样、两相训练；以及补偿先前类概率的阈值。结论：（i）类不平衡对分类性能的影响是有害的； （ii）解决几乎所有分析场景中占主导地位的类不平衡的方法是过采样； （iii）应将过采样应用于完全消除不平衡的级别，然而，最优欠采样率取决于不平衡的程度； （iv）与一些经典的机器学习模型相反，过采样不会
一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
类别不平衡就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。下面以这样的一种情况作为假设实例，假定正类样例较少，反类样例较多。一半对于样本平衡的二类分类任务，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如我们通常这样子比较预测值y>0.5，则样本为正类，而y<0.5，则样本为负类。几率y/(1-y)反映了正例可能性与负例可能性之比值，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能
问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨
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
文章目录前言一、二元不平衡数据集二、应用领域三、评价指标略（参考论文的评价指标）四、数据级别4.1过采样4.2欠采样4.3混合方法五、算法级别六、集成级别总结 前言不平衡数据集的部分分类或分类问题，是机器学习中的一个基本问题，受到广泛的关注。主要从三个级别进行考虑:算法级别、数据级别、混合级别一、二元不平衡数据集在二元不平衡数据集中，一类的实例数高于第二类的实例数。 因此，第一类被称为多数派，第
类别不平衡问题：类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃负例预测，因为把所有样本都分为正便可获得高达99%的训练分类准确率。数据集方面进行处理
# Python类别不平衡数据处理
## 引言
在机器学习任务中，数据的类别不平衡是一个普遍存在的问题。类别不平衡指的是不同类别的样本数量差异很大，通常其中一类的样本数量远远超过其他类别的样本数量。这种情况下，机器学习模型往往会偏向于预测数量较多的类别，导致对于数量较少的类别的预测效果较差。因此，处理类别不平衡的数据是机器学习任务中一个重要的挑战。
本文将介绍一些常用的处理类别不平衡数据的方
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2023-08-16 08:23:03
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目录概念解决方案一、数据层面1、重采样2、训练集划分方法二、算法层面1、 分类器集成方法2、 代价敏感方法3、 特征选择方法4、其他算法分类器评价指标(1)F-measure(2)G-mean(3)ROC 曲线以及 AUC概念类别数据不均衡是分类任务中一个典型的存在的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数目相差很大。例如，在一个二分类问题中，共有100个样本（100行数据，每一行数据为一个
