定义选择偏差(Selection bias)是指在对个人、群体或数据进行选择分析时引入的偏差，这种选择方式没有达到适当的随机化，从而确保所获得的样本不能代表拟分析的总体。它有时被称为选择效应。https://zhuanlan.zhihu.com/p/26143968https://www.zhihu.com/question/29769549https://zhuanlan.zhihu.com/p
样本不平衡时，如果简单采用准确率来评估模型，比如正负比例为1：99，那么只要简单的把所有样本都判定为负类，准确率都可以达到99%。这显然不合理。有时对少数类错分情况的后果很严重，比如癌症患者被误诊为健康人。所以需要的分类器应该是在不严重损失多数类精度的情况下，在少数类上获得尽可能高的精度。一般对于样本不平衡问题，有两类解决办法。数据层面过采样（over-sampling）直接从少数类样本里随机重复
一、适用范围Heckman两阶段模型适用于解决由样本选择偏差（sample selection bias）造成的内生性问题。在经济学领域，样本选择偏差的典型例子是研究女性的受教育情况对女性工资的影响。按照这个思路，一般会去问卷收集或在哪个网站下载部分女性的受教育情况，工资，及其他特征数据，例如年龄，毕业院校等级等个人特征，然后做回归。不过这样做有一个问题，就是登记的女性，都是在工作的，但是许多受教
偏倚的分类以及其在不同的流行病学研究方法中会出现的偏移类型并不容易区分，也成为易考点和常考点，所以本文就偏移的分类以及在不同流行病学研究方法会出现的偏移进行了总结归纳：一、选择偏倚包括入院率偏移(伯克森偏移)、现患病例-新发病例偏倚(奈曼偏移)、检出症候偏倚、无应答偏倚(失访偏倚是其另一种表现形式)和易感性偏倚。选择偏倚在各类流行病学中均可发生。其中，现况研究易出现无应答偏倚(但不包括失访偏倚);
参考链接《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》概述数据中存在多种多样的偏差，包括但不限于选择偏差（selection bias）、位置偏差（position bias）、曝光偏差（exposure bias）和流行度偏差（popularity bias）。盲目地拟合数据，而忽视这些数据内部的偏差
目录简单介绍1、内生性：2、为什么要解决内生性问题？3、内生性问题产生的原因4、例子代码（简洁版）：代码（详细分析版）：结果简单介绍1、内生性： x与误差项有相关关系2、为什么要解决内生性问题？ 内生性会破坏参数估计的“一致性”。 参数估计的“一致性”就是指： &nb
一、样本选择偏差与自选择偏差样本选择偏差样本选择偏差的非随机选择机制在于对样本的选择不随机。在样本数据的采集过程中，只对某部分群体进行调查，但这部分群体与其他群体在某些方面的特征差异较大，因此根据这样的样本做回归得到的普适性结论并不可信。体现在具体的数据集中就是，数据集中只有特定群体的样本，或者，虽然有全部群体的所有解释变量数据，但除特定群体之外的其他群体的被解释变量数据缺失，在这两种情况下进行的
#论文题目：【选择偏差】IPS——Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation（作为治疗的建议:消除学习和评估的偏见） #论文地址：https://www.cs.cornell.edu/people/tj/publications/schnabel_etal_16b.pdf #论文源码开源地址：https://ww
一、Bias（偏差） & Variance（方差）偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。 我们不妨用案例来看看怎么区分。 假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试
定义各类别的出现概率不均衡的情况如信用风险中正常用户远多于逾期、违约用户；流失风险中留存用户多于流失用户隐患降低对少类样本的灵敏性。但我们建模就是要找到这少类样本，所以必须对数据加以处理，来提高灵敏性。解决方案1. 过采样对坏的人群提高权重，即复制坏样本，提高坏样本的占比。优点：简单，对数据质量要求不高缺点：容易过拟合2. 欠采样对好的人群降低权重，通过抽样，降低好样本的占比优点：简单，对数据质量
决策树及树模型的参数选择
决策树的基本概念在数据结构中树是一个重要的数据结构，这里树被我们根据分支起到一个决策的作用。什么是决策？通俗的说就是判断或者决定，我们引用周志华的西瓜书中的例子：这是一个好瓜吗？当我们对这个问题进行决策的时候通常会进行一系列的子决策或者判断，比如，我们先看“它是什么颜色的？”，如果是“青绿色”我们再看“它的根蒂是什么形态的？”，如果是“蜷缩”，我们再判断
类别不平衡问题是指在一个数据集中，不同类别的样本数量差别很大，其中一类的样本数量明显少于其他类别。不平衡的训练数据会导致模型的偏差和方差增大。偏差和方差都是评估模型性能的重要指标，偏差主要关注的是模型是否欠拟合，方差主要关注的是模型是否过拟合。要是模型具有良好的泛化能力，需要在偏差和方差之间取得平衡。泛化能力：模型在新的、未知的数据上预测能力。偏差：是指一个实际观测值与其所在总体的期望值之差。在统
在做客户经营、精准营销、推荐等业务场景中往往会遇到数据稀疏，样本选择偏差的问题一、《Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate》 简称：ESMM，paper下载地址：https://arxiv.org/pdf/1804.07931.pdf。 这篇文章主
1、基本概念 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变量的离散程度。2、模型的偏差和方差模型的偏差是一个相对来说简单的概念：训练出来的模型在训练集上的准确度。 要解释模型的方差，首先需要重新审视模型：模型是随机变量。设样本容量为n的训练集为随机变量的集合(X1, X2, …, Xn)，那么模型是以这些随机变量为输入的随机变量函数
1 推荐系统的偏差出现偏差的原因：用户行为数据是观察所得(Observational)而不是实验所得(Experimental)，因此会存在各种偏差，如用户对物品的选择偏差、系统对物品的曝光偏差等；偏差带来的问题：不考虑偏差，直接利用数据来构建模型会导致性能欠佳，在一定程度上也损害了用户对推荐系统的体验和信任，如何去除推荐系统偏差已经成为推荐系统研究领域的一个新方向。解决方案：随着因果推断(Cau
文章目录基本概念偏差与方差的公式推导符号假设泛化误差、偏差和方差之间的关系偏差、方差窘境偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系？偏差、方差与bagging、boosting的关系？如何解决偏差、方差问题？ 基本概念偏差(bias)：预测结果与真实值之间的差异，排除噪声的影响，偏差是某个模型输出的样本误差。偏差是模型无法准确表达数据关系所导致的，比如模型过于简单，非线性的数据关系采用线性模型建模，偏差较
预测模型为何无法保持稳定？让我们通过以下几幅图来理解这个问题：此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做了如下工作：第一个模型使用了线性等式。对于训练用的数据点，此模型有很大误差。这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好。这是“拟合不足”(“Under fitting”）的一个例子。此模型不足以发掘数据背后的趋势。第二个模型发现了价格和尺寸的正确关
参考Paper《Bias and Debias in Recommender System: A Survey and Future Directions》1、selection bias选择性偏差指的是在研究过程中因样本选择的非随机性而导致得到的结论存在偏差。用户倾向于给自己喜欢或者不喜欢的物品进行打分。通常的解决办法有propensity score，同时学习打分预测任务和缺失数据预测任务。例
机器学习一、下一步做什么二、评估假设三、模型选择问题和训练、验证及测试集四、诊断偏差与方差五、正则化、偏差、方差六、学习曲线七、决定接下来做什么 提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结： 一、下一步做什么假设我们已经实现了一个机器学习系统，但是他的预测表现并不是太好。那么我们就需要想办法去改进我们的机器学习系统，下面是我们通常会想到的一些办法：1、获取更多的训练集 2、减少特征的数量（防止过
1、误差的两大来源机器学习中有两个主要的误差来源：偏差和方差。理解它们将协助合理安排时间去执行策略来提升性能。首先了解一下数据集的分类：训练集（training set） 用于运行你的学习算法。验证集（hold-out cross validation set） 用于调整参数，选择特征，以及对学习算法作出其它决定。测试集（test set） 用于评估算法的性能，但不会据此改变学习算法或参数。偏差，
