数据不平衡1.什么是数据不平衡一般都是假设数据分布是均匀的，每种样本的个数差不多，但是现实情况下我们取到的数据并不是这样的，如果直接将分布不均的数据直接应用于算法，大多情况下都无法取得理想的结果。这里着重考虑二分类，因为解决了二分类种的数据不平衡问题后，推而广之酒能得到多分类情况下的解决方案。经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，其实也要相对于特征而言，来判断样本数目是不是足够，数据量
一、数据不平衡1.1 什么是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匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。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，通常情况下把样本类别比例超过4:1（也有说3:1）的数据就可以称为不平衡数据。不平
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
对数据不平衡的应对在比赛中经常会遇到数据不平衡的问题，各个类别之间的数据量不平衡容易导致模型对数据量少的类别的检测性能较低。数据不平衡问题可以分为以下两种情况：大数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模大，只是其中的少样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡。这种
好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用P
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2023-09-07 14:43:51
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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，
数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。1.1. 欠采样欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新
类别不平衡问题：类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃负例预测，因为把所有样本都分为正便可获得高达99%的训练分类准确率。数据集方面进行处理
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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eval失败。解决：script.py文件中16，17行改为 ‘GT_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘gt_img_([0-9]+).txt’, ‘DET_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘res_img_([0-9]+).txt’其他python版本编译pse.so出错。我修改makefile文件编译成功了。详情见：训练过程中writer保存了很多图片，但是我感觉用不到
# PyTorch极度不平衡样本的多分类处理
在深度学习中，处理样本不平衡问题是一个常见的挑战。特别是在多分类问题中，样本的不平衡会导致模型在训练时偏向于样本量大的类别，从而影响整体的分类准确性。本文将介绍在PyTorch中处理极度不平衡样本的多分类问题，包含代码示例和可视化图表，希望能帮助读者更好地理解这一课题。
## 一、什么是样本不平衡？
样本不平衡是指在数据集中，各类别样本数量差异非
所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率$P$，如果：\begin{
目录概念解决方案一、数据层面1、重采样2、训练集划分方法二、算法层面1、 分类器集成方法2、 代价敏感方法3、 特征选择方法4、其他算法分类器评价指标(1)F-measure(2)G-mean(3)ROC 曲线以及 AUC概念类别数据不均衡是分类任务中一个典型的存在的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数目相差很大。例如，在一个二分类问题中，共有100个样本（100行数据，每一行数据为一个
最近在做的项目的数据集里的数据分布非常不平衡，虽然是简单的二分类任务，但是两类数据的比例相差有两个数量级。实现的代码里大多数没有针对这个问题做专门的处理，只是在预测时简单的调小了阈值。因此查了一些解决数据分布不平衡的方法，在这里先总结一下，后面会单独挑出一些方法实现，并针对相应的代码和效果在写一篇文章。1.重新采样训练集可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采
常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，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，体现在整体的准确率很高。但对于极不均衡的分类问题，比如仅有1%的人是坏人，99%的人是好人，最简单的分类就是将所有人都划分为好人，都能得到99%的准确率，显然这
多分类问题在最后的输出层采用的Softmax Layer，其具有两个特点：1.每个输出的值都是在(0,1)；2.所有值加起来和为1.假设是最后线性层的输出，则对应的Softmax function为： 输出经过sigmoid运算即可是西安输出的分类概率都大于0且总和为1。 上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在
http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/71440477 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
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2017-11-27 13:03:00
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1. 数据不平衡问题所谓的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(少量样本更重要)，需要对少量样本的模式有很好的学习。样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上。 样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据不均衡。分布不均衡两种:大数据分布不均衡——整体数据规模较大，某类别样本占比较小。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比5万条的
目录：1.什么是类别不平衡问题2.解决类别不平衡问题2.1欠采样方法(1)什么是欠采样方法(2)随机欠采样方法(3)欠采样代表性算法-EasyEnsemble(4)欠采样代表性算法-Ba...
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2021-08-31 16:13:33
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目录数据不平衡处理常见处理方法1. 欠采样（下采样、Under-sampling、US）2. 过采样（上采样、over-sampling ）3. 模型算法评价指标NLP数据增强1. UDA (Unsupervised Data Augmentation)【推荐】2. EDA (Easy Data Augmentation) 数据不平衡处理常见处理方法1. 欠采样（下采样、Under-sampli
