# 深度学习中的样本分布不均衡处理指南
在深度学习中，样本分布不均衡是一个常见的问题，它会导致模型在训练过程中偏向于样本数量较多的类别，从而影响模型的性能。以下，我将帮助你逐步理解如何处理这个问题。
## 处理流程
首先，让我们明确处理样本分布不均衡的步骤。以下是一个简要的处理流程序表：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-17 11:11:53
337阅读
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下：1.样本的过采样和欠采样。2..使用多个分类器进行分类。3.将二分类问题转换成其他问题。4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。2.欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样本，通过减少丰富
转载
2023-07-28 09:18:19
130阅读
(1) 数据层次的方法欠采样欠采样（undersampling）法是去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后在正常进行学习。这种方法的缺点是就是放弃了很多反例，这会导致平衡后的训练集小于初始训练集。而且如果采样随机丢弃反例，会损失已经收集的信息，往往还会丢失重要信息。欠采样改进方法1但是我们可以更改抽样方法来改进欠抽样方法，比如把多数样本分成核心样本和非核心样本，非核心样本为对预测目标
转载
2023-11-03 13:57:03
319阅读
# 深度学习中解决样本分布不均的教程
在深度学习中，样本分布不均的问题是一个常见的挑战，尤其是在分类任务中。如果某个类别的样本明显少于其他类别，模型可能会偏向于那些样本较多的类别，而忽视样本较少的类别。为了帮助初学者理解如何解决这一问题，以下是一个详细的流程，包括所需的步骤、示例代码和注释。
## 解决方案流程
以下是解决样本分布不均问题的基本流程：
| 步骤 | 说明
这里写目录标题1. 定义2.常用处理方法2.1 欠采样2.1.1方法一（随机删除）：2.1.2方法二（原型生成Prototype generation）：2.2 过采样2.2.1 方法一（随机复制）：2.2.2 方法二（样本构建）：2.3 模型算法 1. 定义数据不平衡指的是不同类别的样本量差异非常大，或者少数样本代表了业务的关键数据（少量样更重要），需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分
（1）什么是随机森林？集成学习方法：集成学习通过建立几个模型组合来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立的学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的方法作出预测。随机森林：在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。（2）随机森林建立多个决策树的过程单个决策树建立过程如下：对于N个样本，M个特征
总结样本类别分布不均衡处理（处理过拟合和欠拟合问题）过抽样（上采样）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡
from imblearn.over_sampling import SMOTE
欠抽样（下采样）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡 (可能造成样本数据大量丢失)
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
转载
2023-12-28 11:54:49
58阅读
处理样本不均衡数据一般可以有以下方法：1、人为将样本变为均衡数据。上采样：重复采样样本量少的部分，以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。下采样：减少采样样本量多的部分，以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数（class_weigh，sample_weight，这些参数不是对样本进行上采样下采样等处理，而是在损失函数上对不同
转载
2024-05-28 11:25:27
215阅读
最好的trick就是保证数据精准前提下，如无必要，不要采样。既然数据是模型的上限，就不应该破坏这个上限。聊聊什么是精准。很多号称数据清洗的工作，都是工程体系太弱的后果，其实不是算法的问题。比如，没有曝光日志，用了服务端日志，伪曝光做了负样本；没有准确的曝光日志，比如卡片漏出了一个头用户根本没看到就记录了曝光日志，充当了负样本;场景里有引流模块，把用户在场景外的点击强插到前面，这个物品的样本是应当丢
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python自己在项目中拿到数据，大部分情况下都是自己切分训练集、测试集，对于训练集，经常会遇到正负样本比例很不均衡的情况，即偏斜类（Skewed Class）问题，有些时候往往还很严重，比如数据量上负样本：正样本>=100,这是比较严重的偏斜类问题，下面针对
转载
2024-03-29 20:31:49
96阅读
关于样本不均衡问题的处理样本分布不均衡是导致模型效果差的重要原因之一，常用的处理该问题的方式有两种，分别为：上采样和下采样！然而，两种方式虽然都可以处理样本不均衡问题，但往往效果差强人意！今天，我将就处理样本不均衡问题，谈一下自己的浅薄认识，有不足之处，希望批评指正！ 关于传统的SMOTE上采样法，其基于的原理为：对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点
转载
2023-11-28 06:14:48
71阅读
样本既然是随机变量, 就有一定的概率分布, 这个概率分布就叫作样本分布. 样本分布是样本所受随机性影响的最完整的描述.
要决定样本分布, 就要根据观察值的具体指标的性质 (这往往涉及有关的专业知识), 以及对抽样方式和对试验进行的方式的了解, 此外常常还必须加一些人为的假定EX1:一大批产品共有 \(N\) 个, 其中废品 M 个, $N $已知, 而 M 未知. 现在从中抽出 \(n\) 个加以
转载
2024-01-22 11:50:16
55阅读
1.Focal Lossfocal loss是最初由何恺明提出的，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。本文试图从交叉熵损失函数出发，分析数据不平衡问题，focal loss与交叉熵损失函数的对比，给出focal loss有效性的解释。Focal Loss的引入主要是为了解决难易样本数量不平衡（注意，有区别于正负样本数量不平衡）的问题，实际可以使用的范围非常广泛。该损失函数来源于论文F
Data Skew
数据倾斜是数据挖掘中的一个常见问题，它严重影响的数据分析的最终结果，在分类问题中其影响更是巨大的，例如在之前的文本分类项目中就遇到类别文本集合严重不均衡的问题，本文主要结合项目实验，介绍一下遇到数据不均衡问题时的常见解决方法。
数据倾斜的解决方法 1.过采样和欠采样 过采样 过采样是处理样本不均衡的一个基本解决方法，其
转载
2024-07-28 22:27:50
357阅读
样本类别分布不均衡处理 什么是样本类别分布不均衡？ 举例说明，在一组样本中不同类别的样本量差异非常大，比如拥有1000条数据样本的数据集中，有一类样本的分类只占有10条，此时属于严重的数据样本分布不均衡。 样本类别分布不均衡导致的危害？ 样本类别不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，并很难从中 ...
转载
2021-09-06 15:26:00
366阅读
2评论
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
转载
2023-08-09 17:43:32
120阅读
数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
转载
2023-12-05 17:22:31
58阅读
例如：正例样本990个，负例样本10个，则分类器全分为正，也有99%的Accuracy。解决方式：1. 降采样：减少数量较多那一类样本的数量； 随机降采样； 先对该类聚类，每个类里选一些代表加进训练集； EasyEnsemble：通过多次从多数类样本有放回的随机抽取一部分样本生成多个子数据集，将每个子集与少数类
转载
2024-01-05 15:25:13
73阅读
1、样本不均衡问题主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同2、Focal lossfocal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下Loss = -[alpha*(1-y_hat)^2yln(y_hat)+ (1-alpha)y_hat^2(1-y
转载
2024-01-12 10:53:01
147阅读
引言在分类问题中正负样本比例不平衡是很常见的问题，例如在预测CVR的时候，会有大量的负例，但是正例的数目缺不多，正负样本比例严重失衡。这是一个值得思考的问题。解决思路首先我们需要思考的是我们可否通过扩大数据集，得到更多的比例较小的样本，使新的训练集样本分布较为均衡，如果可行的话，那么这种方法值得我们考虑。 若不可行的话，可以试着从如下两个角度出发考虑：数据的角度算法/模型的角度数据的角度故名思议，
转载
2024-01-31 00:54:28
118阅读
