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 &
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2024-03-09 19:04:47
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什么是不平衡数据集不平衡数据集是指在解决分类问题时每个类别的样本量不均衡的数据集。 比如，在二分类中你有100个样本其中80个样本被标记为class 1, 其余20个被标记为class 2. 这个数据集就是一个不平衡数据集，class 1和class 2的样本数量之比为4：1.不平衡数据集不仅存在于二分类问题而且存在于多分类问题中。8种对抗不平衡数据集的策略（1）是否能收集更多数据我们首先想到的应
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2023-11-03 06:41:07
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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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原作者：nightwish夜愿 参考链接：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。一、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
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2024-02-21 21:02:19
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随着人工智能的快速发展和大数据时代的来临,数据挖掘、数据分析变得越来越重要,它们为各行各业带来了巨大的实际价值.与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。1、数据不均衡的影响数据不均衡会导致模型收敛速度减慢,并且个别类别学习的特征过少造成泛化能力偏差对于图像数据 数据不均衡的处理方法主要通过数据增强的方法
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2023-11-28 21:54:39
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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
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2024-01-30 06:31:16
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样本不均衡问题及其解决办法1 样本不均衡的问题2 imbalanced-learn库3 重采样3.1 欠采样3.1.1 随机欠采样3.1.2 NearMiss算法3.1.3 ENN3.1.4 RENN3.1.5 Tomek Link Removal3.2 欠采样3.2.1 随机过采样3.2.2 SMOTE3.2.3 BorderlineSMOTE3.2.4 ADASYN3.3 过采样和欠采样结合
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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# 机器学习中的不平衡数据处理
## 什么是不平衡数据？
在机器学习中，不平衡数据指的是在分类任务中，不同类别的数据分布不均。通常情况下，一些类别的样本数量远大于其他类别。这种情况可能导致模型对少数类别的预测性能不佳。
例如，在一个二元分类任务中，如果95%的样本属于类别A，而只有5%的样本属于类别B，则该数据集就是不平衡的。在这种情况下，普通的学习算法往往会偏向于预测大多数类，从而导致对少
最近有被频繁的问到数据不平衡（样本比例失衡）问题，而这一部分在日常数据处理中也算是比较重要的一部分了，处理的好坏对后续的模型训练结果还是会有很大的影响的，今天就专门归纳总结一下，以供以后参考。1.数据不平衡概述1.1 数据不平衡介绍数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例
# 机器学习中的数据不平衡问题
在现代人工智能的发展中，机器学习扮演着越来越重要的角色。然而，在实际应用中，数据不平衡的问题常常会对机器学习模型的性能造成显著影响。本文将探讨数据不平衡的概念、成因及其解决方法，并通过代码示例帮助读者更好地理解这一问题。
## 什么是数据不平衡？
数据不平衡是指在分类任务中，不同类别的样本数量差异较大。例如，在一个二分类问题中，某一类别可能占总样本的95%，而
# 理解和处理机器学习中的数据不平衡
在机器学习的实际应用中，我们经常会面临数据不平衡的问题。即某个类别（标签）的样本数量远多于其他类别，这可能导致模型偏向于常见类别，从而影响模型的预测性能。本文将为你提供一套完整的流程，以帮助你理解并处理数据不平衡问题。
## 流程概述
| 步骤 | 内容 |
|-------|-------------
定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。 研究不平衡类通常认为不平衡意味着少数类只占比10~20%。实际上，一些数据集远比这更不平衡。例如：每年大约有2%的信用卡账户被欺骗。（大多数欺诈检测领域严重不平衡。）状态医疗甄别通常在大量不存在此状态的人口中检测极少数有此状态的人（比如美国的HIV携带者仅占0.4%）。磁盘驱动器故障每年约1%。网络广告的转化率估计在10
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2023-12-13 21:59:36
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一、什么是数据不平衡问题数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使用算法训练进行分类，训练效果可能会很差。二、如何解决数据不平衡问题解决实际应用中数据不平衡问题可以从三个方面入手，分别是：对数据进行处理、选择合适的评估方法和使用合适的算法。数据处理1）过采样： 主动获取更多的比例少的样本数据
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2024-01-02 13:04:33
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上一篇介绍了从数据角度出发，如果去处理不平衡问题，主要是通过过采样和欠采样以及它们的改进方式。本篇博客，介绍不平衡问题可以采样的算法。一、代价敏感学习在通常的学习任务中，假定所有样本的权重一般都是相等的，或者说误分类成本是相同的。但是在大多数实际应用中，这种假设是不正确的。最简单的例子就是在医疗中的癌症诊断，产生的误判导致的过晚的治疗将会危及患者生命；另外还有在风控领域，将一个盗刷行为判定为正常行
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2023-11-14 11:07:10
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机器学习之不平衡数据处理一、不平衡数据集1.1 不平衡数据集定义1.2 处理方法1.2.1 欠采样1.2.2 过采样1.2.3 阈值移动 一、不平衡数据集1.1 不平衡数据集定义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，通常情况下把样本比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。1.2 处理方法1.2.1 欠采样欠采样：Ea
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2024-02-29 09:23:58
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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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本文资料收集于互联网，内容大部分为转载+汇总，主要是针对不平衡数据的处理进行一个总结，以便日后翻阅。常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，但是现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高，但是对于极不均衡的分类问题，
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2023-10-31 22:35:01
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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，
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2023-11-10 13:35:58
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1. 什么是数据不平衡问题 当数据集中样本类别不均衡时我们就说发生了数据不平衡问题。2. 解决数据不平衡问题的方法 为了方便起见，把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。2.1. 采样法  
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2024-04-13 09:58:36
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