一、面板数据与模型1.面板数据分类（1）短面板（N>T）和长面板(N<T)（2）动态面板(解释变量包含被解释变量的滞后值）和静态面板（3）平衡面板（每个个体在相同的时间内都有观测值）和非平衡面板2.面板数据模型（1）非观测效应模型（存在不可观测的个体效应模型）固体效应模型（fixed effects model,fe） 随机效应模型 (random effects model,re)
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2024-04-29 11:18:59
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当你遇到非均衡数据集的时候，即便是你得到准确率为90%的分类模型，只要你仔细研读你会发现，分类中基本都是某一类。Coming To Grips With Imbalanced Data常常会有人在邮件中这样问我：1. 我在二分类问题中，我的数据集中两种样本之间的比例为60:1，我用逻辑回归模型学习，结果似乎是忽略了另外一类2. 我的分类模型中有三种类，假设为A,B,C。但是在训练数据集中，A占比达
目录：SMOTE算法1、不平衡数据的背景知识2、SMOTE算法的理论思想3、SMOTE模块的使用 1、不平衡数据的背景知识在实际应用中，分类问题中类别的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调，如欺诈问题，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分：在某营销活动中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往是有偏
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2024-07-08 05:55:20
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全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/c8772099446dd.html目录1. tobalance 命令的使用2. balance 的流程2.1 生成数据2.2 不使用balance的处理流程2.3 使用balance的处理流程3. balance在非连续时间中的应用3.1 生成数据3.2 不使用balance的处理流程3.3 使用balance的处理流程4. tob
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2024-05-07 16:12:26
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1.背景介绍非平衡数据集是指训练数据中某一类别的样本数量远远超过其他类别的情况。这种情况在现实生活中非常常见，例如在医疗诊断领域，正常类别的样本数量远远超过疾病类别的样本数量。在这种情况下，使用传统的逻辑回归算法可能会导致模型在疾病类别上的预测性能非常差，这就是非平衡数据的问题。在这篇文章中，我们将讨论如何使用逻辑回归处理非平衡数据的问题。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算
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2024-09-04 05:58:29
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目录1. xtbalance 命令的使用2. xtbalance 的流程2.1 生成连续时间的非平衡面板2.2 不用 xtbalance 命令的处理成平衡面板的方法2.3 xtbalance 的使用3. 非连续时间的非平衡面板的处理3.1 生成数据3.2 处理成平衡面板3.3 使用 xtbalance 的新姿势4. 非平衡面板非连续时间也没有固定间隔5. 后记 (连玉君) 重要声明 (2019.4
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2023-12-29 18:22:19
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不平衡数据在金融风控、反欺诈、广告推荐和医疗诊断中普遍存在。通常而言，不平衡数据正负样本的比例差异极大，如在Kaggle竞赛中的桑坦德银行交易预测和IEEE-CIS欺诈检测数据。对模型而言，不均衡数据构建的模型会更愿意偏向于多类别样本的标签，实际应用价值较低，如下图所示，为在不均衡数据下模型预测的概率分布。 不平衡数据的处理方法，常见方法有欠采样(under-sampling)和过采样(o
写在前面：作者是数据挖掘/机器学习新人进阶，专栏目的是分享自己的学习与进阶过程，把自己觉得有趣有价值的内容放上来。内容基本总结自我看过的英文教材/论文/论坛，如果涉及到侵权等问题麻烦私信。这一篇的主要内容是在分类问题中解决不平衡(imbalanced)问题的思路，深入的数学原理及推理在参考文献中。我自己是R-user，正在学习Python，这篇文章不会有很实用的package教程，想看教程的可以去
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2024-09-30 22:41:43
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一种针对非均衡问题调节分类器的方法，就是对分类器的训练数据进行改造。这可以通过
欠抽样
（
undersampling
）或者
过抽样
（
oversampling
）来实现。过抽样意味着复制样例，而欠抽样意味着删除样例。不管采用哪种方式，数据都会从原始形式改造为新形式。抽样过程则可以通过随机方式或者某个预定方式来实现。通常也会存在某个罕见
背景：在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。这种情况，在机器学习中有三个处理办法，过采样、欠采样、K-fold交叉验证 一
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2024-10-17 13:42:44
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在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样方法可以生成更简洁的平衡数据集，并减少了学习成本。但是它也带来了一些问题，它会删掉一些有用的样本，尤其当非平衡比例较大时，删掉更多的样本会导致原始数据的分布严重扭曲，进而
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2024-07-22 16:41:06
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解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们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”。 解决方式分为： .一、相关方法总结1、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集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversampling，过采样）和下采样（Un
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2024-08-06 08:22:22
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身处大数据时代，对模型和风控工作者来说无异于福音。但与此同时，数据呈现长尾分布，不均衡分布导致训练困难，效果不佳。具体到风控场景中，负样本的占比要远远小于正样本的占比。考虑一个简单的例子，假设有10万个样本，其中逾期客户500个，坏样本占比0.5%。如果我们直接将数据输入模型进行训练，将导致即便全部判断为正，准确率也能达到99.5%，在梯度下降过程中，正样本压倒性的影响，模型难以收敛到最优点。
介绍在例如银行欺诈检测、市场实时出价、网络入侵检测等应用场景中，数据集有什么特点？这些领域中使用的数据，通常只有不到1%是我们“感兴趣”的（例如：使用信用卡的欺诈数据、用户点击广告的数据、损坏的服务器扫描其网络的数据等）。 然而，大多数机器学习算法对于这种不平衡的数据集不能很好地工作。以下七个技巧可以帮助您训练分类器来检测异常类。1. 使用正确的评估指标对于使用不平衡数据生成的模型，应用不当的评估
这篇博客主要介绍处理不平衡数据的技巧，那么什么是不平衡数据呢？比如说一位医生做了一个病例对照研究，数据集由病例10人和对照990人组成，建立好一个逻辑回归模型后，并对建立的模型进行内部验证，居然发现其正确率高达99%，然后把他兴奋坏了，觉得可以将该成果发表到顶级期刊上，从此走上人生巅峰。然而，我们可以发现，该模型不管怎么预测，都能得到正常的结果，所谓的99%的正确率，原来是建立在1000个人中10
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。例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。 直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练数据中数据比较多的那一类，在人脸检测的例子中，就是检测器的检测结果大部分都偏向于没有检测到人脸图像。 另外一个不
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2024-06-25 10:43:45
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定义各类别的出现概率不均衡的情况如信用风险中正常用户远多于逾期、违约用户；流失风险中留存用户多于流失用户隐患降低对少类样本的灵敏性。但我们建模就是要找到这少类样本，所以必须对数据加以处理，来提高灵敏性。解决方案1. 过采样对坏的人群提高权重，即复制坏样本，提高坏样本的占比。优点：简单，对数据质量要求不高缺点：容易过拟合2. 欠采样对好的人群降低权重，通过抽样，降低好样本的占比优点：简单，对数据质量
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2024-06-22 16:19:48
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什么是非均衡数据？ 这个问题很直观， 就是样本中数据的不同类别的样本的比例相差很大， 一般可以达到 9:1 或者更高。 这种情况其实蛮常见的， 譬如去医院看病的人，最后当场死亡的比例（大部分人还是能活着走出医院的， 所以要对医生好点）。 或者搞大数据的人员中男女比例。再或者， 生长线上的正品和次品。 如下图就是， 两种样本非常不成比例， 就失衡了（Imbalanced/unbalan
SMOTE算法处理非平衡数据与结果评估算法的提出背景：不平衡数据的常见处理方法SMOTE算法的原理SMOTE算法的python代码实现 算法的提出背景：在实际应用中，针对 分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如：（1）欺诈问题中，欺诈类情况在样本集中毕竟占少数；（2）客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；（3）在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的
最近GHM太热门了，因此最近在做GHM的实验，因此做个笔记。文章：https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf介绍GHM之前，先提一下Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。Focal loss做了什么：在二分类交叉熵前面加了权重，而权重由输出
