HDFS上的数据均衡简介 文章目录HDFS上的数据均衡简介重新平衡多DN之间的数据相关命令重新平衡单DN内磁盘间的数据相关命令PlanExecuteQueryCancelReport相关配置调试 HDFS上的balance目前有两类： Balancer：多数据节点之间的balanceDisk Balancer：单数据节点内磁盘之间的balanceNN增加新块时的默认策略（默认3副本）将块的一份副
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2024-07-29 15:54:53
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HDFS是一个主/从(Mater/Slave)体系结构。从终于用户的角度来看，它就像传统的文件系统一样，能够通过文件夹路径对文件运行CRUD(Create、Read、Update和Delete)操作。但因为分布式存储的性质，HDFS集群拥有一个NameNode和一些DataNode。NameNode管理文件系统的元数据，DataNode存储实际的数据。client通过同NameNode和DataN
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2024-10-11 10:22:21
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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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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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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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在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。什么是类别不平衡问题 我们拿到一份数据时，如果是二分类问题，通常会判断一下正负样本的比例，在机
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2024-05-17 20:37:48
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目录1. 不平衡数据的定义2. 解决不平衡数据的方法2.1 欠采样2.2 过采样2.3 阈值移动2.4 扩大数据集2.5 尝试对模型进行惩罚2.6 将问题变为异常点检测2.7 特殊的集成的方法2.8 改变评价指标 1. 不平衡数据的定义大多数分类学习方法都有一个共同的基本假设，即不同类别的训练样本数目相当。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，若差别很大，会对学习过程造成困扰。 例如
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2023-11-02 08:14:03
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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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不平衡数据(Imbalanced Datasets)分类的例子对不平衡数据的处理朴素随机过采样（上采样,over-sampling）朴素随机欠采样（下采样,under-sampling）随机采样的优缺点过采样的改进：SMOTE与ADASYNSMOTESMOTE的改进：Borderline-SMOTEADASYN基于聚类的过采样方法欠采样的改进：EasyEnsemble、BalanceCascad
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2023-11-09 10:52:37
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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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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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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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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
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2023-12-16 18:37:00
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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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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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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
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2023-12-08 09:49:11
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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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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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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。 1、扩大数据集2、欠采样欠采样（under-sampling）：对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数，使其与其他类数目接近，然后再进行学习。随机欠采样方法：通过改变多数类样本比例以达到修改样本分布的目的，从而使样本分布较为均衡，但是这也存在一些问题。对于随机欠采样，由于采样的样本集合要少于原来的样本集合，因此会造
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2024-05-16 10:02:19
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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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