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 &
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
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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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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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
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{
# 深度学习类别不平衡抽样公式
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解深度学习中类别不平衡抽样的实现方法。类别不平衡是深度学习中常见的问题，它会导致模型对少数类的表现不佳。为了解决这个问题，我们可以使用抽样技术来平衡训练数据。以下是实现这一过程的详细步骤。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示整个抽样过程：
```mermaid
flowchart TD
A[
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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目录：1.什么是类别不平衡问题2.解决类别不平衡问题2.1欠采样方法(1)什么是欠采样方法(2)随机欠采样方法(3)欠采样代表性算法-EasyEnsemble(4)欠采样代表性算法-Ba...
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2021-08-31 16:13:33
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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
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2023-10-27 05:19:16
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##基础概念
类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值，因为这样的学习算法不能预测出正样本。这里我们可以知道不均衡问题会导致样本较少那一类的高错分率
在机器学习中，数据不平衡问题是最为常见、最头疼的问题，如何解决数据不平衡问题直接影响模型效果，在此总结一下数据不平衡的解决方案，喜欢的朋友请点赞、收藏、关注。1.1 样本不均衡现象 样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归
# 如何处理 Python 中的类别不平衡问题
在机器学习和数据挖掘的领域中，类别不平衡是一个常见且令人头痛的问题。类别不平衡指的是数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这种不平衡会导致模型的训练偏向于数量较多的类别，最终使得模型在少数类别上的预测能力不强。
在这篇文章中，我们将对如何处理类别不平衡的步骤进行详尽的讲解，从而帮助你更有效地理解和解决这个问题。以下是处理类别不平衡的流
## 深度学习中的类别不平衡问题及解决方法
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成就。然而，许多真实世界的数据集都存在类别不平衡问题，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这会导致训练模型过于关注数量较多的类别，而忽视数量较少的类别。因此，解决类别不平衡问题是深度学习中一个重要的挑战。
### 类别不平衡问题的影响
在类别不平衡问题中，训练模型可能会倾向于预测样本数量较多的类
原创
2023-07-12 03:37:01
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原创
2021-07-06 15:37:49
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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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点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第 139 篇文章，本文大约 3600字，阅读大约需要 10分钟继续介绍类别不平衡学习资源，github 地址：htt...
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2021-09-09 14:06:10
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2021-09-08 13:22:40
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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
在原有的基础上，传统的边缘损失方法帮助模型区分轻度（正类嵌入）和中度（负类嵌入）病变，但未特别处理新加入的严重和
