# PyTorch极度不平衡样本的多分类处理
在深度学习中，处理样本不平衡问题是一个常见的挑战。特别是在多分类问题中，样本的不平衡会导致模型在训练时偏向于样本量大的类别，从而影响整体的分类准确性。本文将介绍在PyTorch中处理极度不平衡样本的多分类问题，包含代码示例和可视化图表，希望能帮助读者更好地理解这一课题。
## 一、什么是样本不平衡？
样本不平衡是指在数据集中，各类别样本数量差异非
好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用P
转载
2023-09-07 14:43:51
81阅读
eval失败。解决：script.py文件中16，17行改为 ‘GT_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘gt_img_([0-9]+).txt’, ‘DET_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘res_img_([0-9]+).txt’其他python版本编译pse.so出错。我修改makefile文件编译成功了。详情见：训练过程中writer保存了很多图片，但是我感觉用不到
一、数据不平衡1.1 什么是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匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。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，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。不平
数据不平衡1.什么是数据不平衡一般都是假设数据分布是均匀的，每种样本的个数差不多，但是现实情况下我们取到的数据并不是这样的，如果直接将分布不均的数据直接应用于算法，大多情况下都无法取得理想的结果。这里着重考虑二分类，因为解决了二分类种的数据不平衡问题后，推而广之酒能得到多分类情况下的解决方案。经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，其实也要相对于特征而言，来判断样本数目是不是足够，数据量
对数据不平衡的应对在比赛中经常会遇到数据不平衡的问题，各个类别之间的数据量不平衡容易导致模型对数据量少的类别的检测性能较低。数据不平衡问题可以分为以下两种情况：大数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模大，只是其中的少样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡。这种
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
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
危害从样本量悬殊的角度
考虑 loss_function 通常都是正负例 loss 的求和，那么一旦一方样本数居多，loss就偏向于一方的loss，说明就在学习负例。造成最终结果不正确。 从易分类的角度
一定有些样本是特别易分类的，一旦这些样本量多起来，就对 loss 贡献不容小觑了。造成最终模型学习不好。 solution解决样本不均
采样
降采样
直接负例10%采样如果担心
转载
2023-06-26 12:41:19
161阅读
目前pytorch中的交叉熵损失函数主要分为以下三类，我们将其使用的要点以及场景做一下总结。类型一：F.cross_entropy()与torch.nn.CrossEntropyLoss()输入：非onehot label + logit。函数会自动将logit通过softmax映射为概率。使用场景：都是应用于互斥的分类任务，如典型的二分类以及互斥的多分类。网络：分类个数即为网络的输出节点数类型二
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
多分类问题在最后的输出层采用的Softmax Layer，其具有两个特点：1.每个输出的值都是在(0,1)；2.所有值加起来和为1.假设是最后线性层的输出，则对应的Softmax function为： 输出经过sigmoid运算即可是西安输出的分类概率都大于0且总和为1。 上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在
目录数据不平衡处理常见处理方法1. 欠采样（下采样、Under-sampling、US）2. 过采样（上采样、over-sampling ）3. 模型算法评价指标NLP数据增强1. UDA (Unsupervised Data Augmentation)【推荐】2. EDA (Easy Data Augmentation) 数据不平衡处理常见处理方法1. 欠采样（下采样、Under-sampli
样本不均衡样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。常见解决办法数据层面：采样，数据增强，数据合成等；算法层面：修改损失函数值，难例挖掘等。1. 数据层面数据层面主要包括对数据的采样与合成操作，采样指的是以一定的概率对数据进行选择，合成指的是重新生成与数据集样本数据类似的样本将其添加到原始数据集中，以达到
概述定义数据不平衡分类是对各类别间样本的数目相差较大的数据集进行分类。例如：二分类问题中，一个样本总数为100，80个样本被标为类别1，剩下的20个样本被标为类别2。类别1比类别2的样本总数为4:1。这是一个不平衡的数据集。实际生活中，故障检测，癌症检测，石油勘探都是不平衡数据。传统分类器对于不平衡数据的不适用性传统分类方法有：决策树法，朴素贝叶斯分类器，支持向量机，K近邻法，多层感知器等。其中，
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
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
本文涉及到了四种方法，分别是对图片不平衡的处理、对NLP不平衡的处理、过采样以及欠采样。 其中前2种针对的是某些具体场景，后2种是针对一般的情况，给你一串用数字表示的样本，如何进行处理 同时前3种都是使整体的数据量增长，而最后1种是减少整体的数据量1 图片的样本不平衡可以通过裁剪、翻转、缩放等方法进行数据增强，由于没有做过图片的样本不平衡，所以这里先不说2 NLP的样本不平衡最近在进行文本分类时，
1、类别不平衡问题的定义： 类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中，不同类别的训练数据数目差别很大的情况。 2、类别不平衡问题的影响： 假设训练样例中正例数目m+，负例数目m-，那么观测几率为 m+/m- 。 设一个样本预测为正例的概率为p，则预测为负例的概率为1-p，则分类器的预测几率为p/1-p。 通常情况下，我们假设训练集是真实样本总体的无偏采样，那么当预测几率大于观测
为了类平衡，需要给数据分配一个权重官网举例理解weight在自己的训练中使用weight最后有个疑问除此之外，还有另外的方法 官网参考官网：classtorch.utils.data.WeightedRandomSampler参数解释如下：Parametersweights (sequence) – a sequence of weights, not necessary summing up
