针对自然界的样本中，对于分类任务而言，不可能取到均衡样本。遇到一些某一类标签占比太大，标签矩阵比较稀疏的时候，我们需要对样本处理才能丢给模型进行训练，训练出来的模型具有更好的拟合能力和泛化能力。 针对上述问题，先对其进行定义，如果将类别不均衡的样本扔给模型进行学习，那么模型会更好地学到占比较
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2023-12-28 14:53:35
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在大数据处理与机器学习领域，样本均衡是一个重要的课题，尤其是在使用Apache Spark进行大规模数据分析时。样本不均衡可能导致模型训练不稳定、偏差显著以及预测性能下降。因此，解决“Spark样本均衡”问题的方法将成为本文的重点。
## 环境准备
为了有效地处理样本均衡问题，首先需要准备合适的软硬件环境。以下是所需的环境配置：
- **硬件要求**：
- 内存：至少16GB
- C
在分析数据的时候，总有那些一些数据异常无法找到适当的理由进行合理解释，也许可以换个角度来看待这些异常。为什么明明数据发生较大的起伏波动，我们绞尽脑汁还是无法找到合理的原因，这些到底是怎么样的异常，是不是存在一些共性，或者这些异常是不是我们平常所说的异常，抑或是应该归到其他类别，不妨先叫它们“难以解释的异常”。近段时间在读《思考，快与慢》这本书，作者卡尼曼的观点似乎可以给我们一些答案。卡尼曼是心理学
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2024-09-20 12:22:37
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1 数据均衡方法数据的不均衡问题往往会让模型更偏向于多数类的样本，而对少数类样本的识别表现不佳，因此数据的不均衡是模型构建中需要重点解决的问题。常用的解决方法可以划分为两个层面：一个层面是从数据的角度出发，通过采样的方式调整样本类别比例来实现数据的均衡；另外一个层面是从算法的角度考虑，通过集成的思想改进算法或者构建新的分类算法来实现数据的均衡。（1）数据层面对于数据层面而言，通过采样来实现数据的均
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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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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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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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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算法目录 二分查找 大O表示法选择排序递归快速排序，分而治之（D&C） 散列表——字典 广度优先搜索——BFSDijkstra算法贪婪算法二分查找1 # 要求list是有序表，num是要查找的数字
2 # 二分查找貌似只能查找数值表
3 def binary_search(list, num):
4 low = 0
5 hig
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2023-06-25 14:19:42
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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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2019-08-27 11:01:52 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1 ：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和
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2019-08-27 11:37:00
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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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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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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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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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原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习 ...
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2021-10-11 01:18:00
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摘要: 本贴讨论实验效果不好的应对措施.讲道理, 论文写作本身只涉及包装, 即将已经做好实验的创新性成果写成一篇论文. 实验效果不好, 是方案设计的问题. 但多数研究者都会遇到这个问题, 所以还是在这个板块讨论一下.对于机器学习而言, 实验效果主要受几方面的影响:方案是否合理. 虽然结果无法控制, 但方案本身有设计理念, 有物理意义. 例如, 决策树旨在使得树最小, 以防止过拟合已有样本; 线性回
文章目录一瞥什么是样本类别分布不均衡？样本类别分布不均衡导致的危害？解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。（2）欠抽样（under-sampling）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡2.通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡（1）带权值的损失函数：（2）难例挖
