作者 | Chilia 本文主要讨论两种不平衡问题。一是数据的类别本来就不平衡，比如在广告CTR预估中，可能90%的广告都不会被点击，只有一少部分被点击;二是由于误分类cost的不对称性(asymmetric cost)，例如把non-spam 分成spam的代价要远大于把spam分成non-spam。在这篇文章中，我将介绍两大类方
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。分类是最常见的机器学习问题之一。接近任何分类问题的最佳方式是通过分析和探索我们所说的数据集开始Exploratory Data Analysis(EDA)此练习的唯一目的是生成有关数据的尽可能多的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的常见问题之一是不平衡类问
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2024-03-15 10:38:50
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机器学习中存在一个众所周知的问题，类先天分布的倾斜性。无疑，在识别小类的时候是一个障碍，因为通常小类都是人们在实际应用中更为感兴趣的一类。本文尝试着对不平衡的数据集做一个科学的调用，旨在帮助读者了解先行的不平衡数据处理的研究现状以及经典方法。并试图提供一些具体的建议，以便项目开发或者研究工作。特别声明，本文的原文内容来自文献【1】和文献【2】，文中的图片也均来自这两篇文献。 1 数据重
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2024-08-26 20:44:08
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目录引言数据重采样(Re-sampling)数据重采样类别平衡采样重新分配权重(Re-weighting)基于代价敏感矩阵基于代价敏感向量代价敏感法中权重指定方式按照样本比例指定按照混淆矩阵指定总结参考资料数据增强常用包汇总 数据重采样(Re-sampling)数据重采样面对数据不平衡，最简单直接的方法就是数据采样（包括下采样和上采样），促使其各个类别趋于均衡。对于样本较少的类别，可使用上采样，
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2024-10-08 13:39:05
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类别不平衡问题是指：在分类任务中，数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊。 类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。 处理这个问题通常有3种方法： 1. 欠采样去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习。由于丢弃了很多反例，分类器
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2024-04-28 09:44:19
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可参考的文献： http://baogege.info/2015/11/16/learning-from-imbalanced-data/ https://www.zhihu.com/question/30492527?rf=36514847类别不平衡问题是什么？类别不平衡是分类任务中一个典型的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数量相差很大。例如，在一个二分类问题中，共有 100 个
如何处理数据不平衡问题
前言在您正在处理数据集时您可以创建分类模型并立即获得90％的准确度。你觉得“非常不错”。但是当你深入一点时，发现90％的数据属于一个类。这是一个不平衡数据集的例子，它可能导致令人沮丧的结果。当你发现你的数据有不平衡的类并且你认为你得到的所有好的结果都变成了错误的时候，你会感到非常沮丧。当你发现大部分书籍，文章和博客文章似乎并没有为您提供有关处理数据不平衡的良好建议时，下一波
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2024-10-30 19:38:07
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前言最近在学习机器挖掘内容，其中有一个问题应该是大家都会碰到的问题，就是如果样本数据中类别样本个数相差巨大该如何处理，比如，A类别100个样本，B类别10000个样本。这样类别差别训练模型实际效果并不理想。所以需要一个方法来解决这个问题。技巧欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响？这篇文章讲解了很多东西，其实大家可以看看，其中也有用模型来实际
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2024-02-25 06:58:29
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以下仅仅摘出解决分类回归问题的相关内容。3. 提出的方法提出的PAM生成对分类和回归敏感的解耦特征。通过R-ARM进行锚定细化，以基于关键回归特征获得高质量的候选旋转。通过DAL策略，动态选择捕捉关键特征的锚定作为训练的正样本。这样可以减少分类和回归之间的不一致性，从而有效地提高检测性能。 A. Polarization Attention Module（PAM）PAM橙色块
在现代数据分析中，"Python不平衡面板回归"是一个重要课题，特别是在面对多维度数据、不平等样本分布和动态数据集时。本文将提供一个详尽的解决方案，从环境准备到性能优化，帮助解决不平衡面板回归问题。
## 环境准备
首先，我们需要确保我们的开发环境具备运行Python不平衡面板回归所需的库和工具。以下是一个推荐的技术栈图，显示了各工具和库的兼容性。
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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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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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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
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2023-11-30 15:42:23
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类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。
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2023-05-24 11:07:02
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本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，
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2023-09-14 22:33:34
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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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1.数据不平衡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，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户判断、风控领域的异常行为检测、医疗领域的肿瘤诊断1.2 数据不平衡的常见形式及特点根据数据量的多少和数据不平衡程度
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2023-12-02 16:18:49
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这里讲述处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。都是py代码哦~~ 写的很狂飙~~不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。不平衡数据集的主要问题之一是
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2024-01-13 21:35:36
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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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# 如何处理 PyTorch 中的数据不平衡问题
在机器学习中，数据不平衡是一个常见的问题，尤其是在分类任务时。数据不平衡会导致模型对主要类别的偏向，从而降低对较少类别的识别能力。在这篇文章中，我们将详细讲解如何在 PyTorch 中处理数据不平衡问题，帮助你更好地理解整个流程。
## 工作流程
处理数据不平衡通常可以分为几个主要步骤。以下表格总结了处理流程：
| 步骤
