# 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
(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
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2023-11-03 13:57:03
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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
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2023-07-28 09:18:19
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# 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
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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
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
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2024-01-22 11:50:16
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（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
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
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2024-07-28 22:27:50
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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
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
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2023-12-28 11:54:49
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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
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2024-03-29 20:31:49
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对于从事数据分析岗位的小伙伴，日常工作中可能会接触到很多类型的维度数据，而在开展任务的具体实践过程中，需要我们只有具备较好的数据分析能力，才能根据实际业务需求得到有价值的分析结果。在包括业务熟悉、数据理解、逻辑思维等能力的范围内，掌握数据分析的常见算法，是我们必须要掌握的工作能力，例如数据清洗处理、特征加工分析等。在模型开发过程中，针对建模数据的预处理过程是一项必备环节，数据预处理主要包括缺失值处
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2023-12-13 20:34:09
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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
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2024-05-28 11:25:27
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（一）正样本：与真实样本标签一致的样本（反）负样本：与真实样本标签不一致的样本（实际上往往正样本数远远小于负样本数）（二）困难样本：预测值与实际标签误差较大的样本简单样本：预测值与实际标签误差较小的样本图片分类中：需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样本，对于预测羊和牛来说该样本为负样本。 真值one-hot标签：[1, 0, 0],而在预测出概率分布为[0.3
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2024-01-31 16:26:22
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机器学习中的样本分布若符合正态分布，能够显著提升模型的性能与准确性。这种分布有助于简单直观地理解数据的特征，提供强大的理论支持，尤其在经典算法中表现得尤为明显。让我们一起探索如何把这个主题整理成一篇条理清晰的博文！
### 版本对比
在机器学习中，了解不同模型在样本分布为正态分布下的表现至关重要。不同版本的机器学习算法在处理符合正态分布数据时，其特性存在显著差异。例如，线性回归与决策树在正态分
【论文翻译】小样本学习（Few-Shot Learning）背景和主要方向简介本文主要翻译自论文Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning的前两部分，这两部分对于小样本学习有了简要的介绍，并给出了形式上的定义，同时对于小样本学习在机器学习领域中的地位做出了梳理，并阐述了与机器学习相关问题的区别和联系。文章将小样本学
目录一、前言二、样本不均衡的定义三、样本不均衡的影响四、 样本不均衡的本质：影响决策面五、我的疑问：样本不均衡对encoder是否有影响？一、前言 首先说明，本文不包括样本不均衡问题的解决方法，只是对其本质影响尝试做一个阐述。其中不妥当的地方，欢迎在评论区交流。二、样本不均衡的定义 为简化起
样本不均匀解决方法样本不均匀解决方法下探半监督学习1）拒绝演绎2）暴力半监督3）模型筛选标签分裂代价敏感学习采样算法朴素随机过采样SMOTE 样本不均匀在很多真实场景下，数据集往往是不平衡的。也就是说，在数据集中，有一类含有的数据要远远多于其他类的数据（类别分布不平衡）。在贷款场景下，我们主要介绍二分类中的类别不平衡问题。常识告诉我们一家信用正常客户的数据要远远多于欺诈客户的。考虑一个简单的例子
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2024-11-02 11:35:12
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39 条精选讨论（选自165条原始评论和转发） 机器学习那些事儿 2014-11-15 17:48工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正...
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2016-09-21 14:07:00
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39 条精选讨论（选自165条原始评论和转发） 机器学习那些事儿 2014-11-15 17:48工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正...
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2016-09-21 14:07:00
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