1. 产生新数据型：过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本。 过采样是通过增加样本中小类样本的数据量来实现样本均衡。其中较为简单的方式是直接复制小类样本，形成数量上的均衡。这种方法实现简单，但会由于数据较为单一而容易造成过拟合。 SMOTE过采样算法: 针对少数类样本的xi，求出其k近邻。随机选取k紧邻中一个样本记为xn。生成一个0到1之间的随机数r，然后根据Xnew = xi + r * (x
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2024-01-30 22:07:12
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# 处理数据不均衡问题的方法
数据不均衡是指在数据集中，不同类别的样本数量差异较大的情况。这种问题在实际应用中很常见，例如金融欺诈检测、疾病诊断等领域。由于不均衡数据集可能导致模型的训练效果偏向于数量较多的类别，因此需要采取一些方法来解决数据不均衡问题。
## 1. 了解数据集
首先，我们需要对数据集进行仔细的观察和分析，了解数据不均衡的原因和影响。可以统计各个类别的样本数量，并绘制直方图或
原创
2023-07-21 13:01:14
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如何处理不均衡数据？今天让我们聊聊在机器学习中遇到了一些不均衡数据的时候,我们应该怎么做.不均衡的数据通常来说形式都比较固定,并且也比较好区分.比如说你手头上现在有苹果和梨,在这个时候你手中的数据都跟你说,全世界的人都吃梨哦,这个时候你去找一个路人甲,问问他你是不是喜欢吃梨啊,这个时候我们大多数人都会猜测,这个人会吃梨,这个时候梨就可以作为优势数据变得很骄傲了.这个时候,让我们来引入今天的问题,如
原创
2020-11-23 15:20:50
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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
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2023-08-09 17:43:32
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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
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2023-12-05 17:22:31
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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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样本不平衡问题样本不均衡：数据集中不同数据类别的比例差距比较大，即有的类别数据量很多，有的类别数据量很少。产生了一种类别样本分布不平衡的现象。比如，类别样本比例：1：2到1：10（轻微不平衡），超过1：10（严重不平衡）。解决方法一般常见解决方法分为数据层面和算法层面。1、数据层面（采样、数据合成、数据增强）数据增强：直接复制小类样本，对小类样本数据经过一定的处理，做一些小的改变等。1）采样（随机
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2023-10-13 19:41:22
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所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。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，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
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2023-05-24 09:14:49
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解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
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2024-01-02 12:01:08
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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，
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2024-01-31 00:54:28
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不平衡学习的方法既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？解决方法主要分为两个方面，第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。采样随机采样
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2024-01-28 05:06:02
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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
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2024-01-05 15:25:13
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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
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2023-11-28 06:14:48
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《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
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2024-05-14 14:30:24
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什么是数据不均衡问题举个小栗子：如果100个人中喜欢吃梨的有90人，喜欢吃苹果的有10人。那么如果你随便在大街上找一个人，预测他是喜欢吃梨还是苹果？肯定的，傻子都知道猜他喜欢吃梨呀。因为这样基本不用学习什么知识，就能将准确率控制在90%左右。用图表示就为：真实值预测值像这种问题，傻子都会，还要机器干什么呢？所以，我们要找到真的学习并预测梨和苹果，且不受数据不均衡影响的分类器。解决办法1.想办法获取
原创
2021-04-10 14:33:03
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0. 数据不平衡问题比如，只有两类的样本集，正样本数量远小于负样本数量。可以从数据层面、模型层面进行解决。对数据不均衡敏感的评价指标 总结上图，敏感度高的评价指标主要有AUC、WA、G-Mean等；敏感度低的评价指标主要有ACC、F-Meature、MI等。以下从三方面进行解决数据不平衡问题：1. 数据层面1.1重采样过采样少数类欠采样多数类如何欠采样？ 第一种方法叫做EasyEnsemble，利
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2023-09-16 22:13:28
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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 ...
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2021-09-06 15:26:00
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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
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2024-01-12 10:53:01
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## Python样本不均衡采样
在机器学习和数据分析中，样本不均衡是指数据集中不同类别的样本数量差异很大的情况。这种情况可能会对模型的性能产生负面影响，因为模型可能会倾向于预测数量较多的类别，并忽略数量较少的类别。为了解决这个问题，可以使用样本不均衡采样技术来平衡数据集。
在Python中，有多种方法可以进行样本不均衡采样，下面将介绍其中几种常用的方法。
### 1. 下采样（Unders
原创
2023-12-29 03:47:05
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Hdfs的数据磁盘大小不均衡如何处理浪尖浪尖聊大数据最近浪尖在纠结一个现在看起来很简单的问题。现象描述建集群的时候，datanode的节点数据磁盘总共是四块磁盘做矩阵成了一个7.2TB的sdb1(data1)，两块通过矩阵做了一个3.6TB的sdc1(data2)磁盘，运维做的，历史原因。刚开始没有发现，然后集群过了一段时间，随着数据量的增加，发现集群有很多磁盘超过使用率90%告警，浪尖设置磁盘告
原创
2021-03-17 16:48:20
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