在图像分割领域，我们会常常遇到类别不平衡的问题。比如要分割的目标（前景）可能只占图像的一小部分，因此负样本的比重很大，导致训练结果用来做预测，网络倾向于将样本判断为负样本。这篇博客为大家带来一些用于处理类别不平衡的损失函数的原理讲解和代码实现。时间关系会不断更新，而不是一次性写完。Weighted cross entropy思路是想用一个系数描述样本在loss的重要性。对于小数目样本，我们加强它对
# 如何处理 Python 中的类别不平衡问题
在机器学习和数据挖掘的领域中，类别不平衡是一个常见且令人头痛的问题。类别不平衡指的是数据集中某些类别的样本数量远远少于其他类别的情况。这种不平衡会导致模型的训练偏向于数量较多的类别，最终使得模型在少数类别上的预测能力不强。
在这篇文章中，我们将对如何处理类别不平衡的步骤进行详尽的讲解，从而帮助你更有效地理解和解决这个问题。以下是处理类别不平衡的流
原创
2024-09-22 07:05:25
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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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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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详解类别不平衡问题卢总-类别不平衡问题的方法汇总 文章目录从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss为少数类生成新样本（SMOTE、Borderline-SMOTE、ADASYN）集成方法EasyEnsemble算法BalanceCascade算法算法层面在线困难样本挖掘 OHEMFocal Loss 损失函数的权重调整阈值移动评价指标从多数类别中删除数据（ENN、Tomeklink、NearMiss）ENNNearMiss非均衡数据处理–如何学习
原创
2021-08-04 10:49:55
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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{
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2024-04-19 07:25:37
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一、样本不均衡所谓的不均衡指的是不同类别（标签）的样本量差异非常大。样本类别分布不均衡主要出现在分类相关的建模问题上。样本不均衡将导致样本量小的分类所包含的特征过少，并很难从中提取规律；即使得到分类模型，也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题，当模型应用到新的数据上时，模型的准确性和健壮性将很差。样本不均衡从数据规模的角度分为：大数据分布不均衡：例如1000万条数据集中，50万条的小
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2023-10-05 18:17:42
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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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类别不平衡就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。下面以这样的一种情况作为假设实例，假定正类样例较少，反类样例较多。一半对于样本平衡的二类分类任务，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如我们通常这样子比较预测值y>0.5，则样本为正类，而y<0.5，则样本为负类。几率y/(1-y)反映了正例可能性与负例可能性之比值，阈值设置为0.5恰表明分类器认为真实正、反例可能
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2024-05-13 16:10:22
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pytorch-Dataset-Dataloader目录pytorch-Dataset-Dataloaderdata.Datasetdata.DataLoader总结参考资料pyTorch为我们提供的两个Dataset和DataLoader类分别负责可被Pytorh使用的数据集的创建以及向训练传递数据的任务。data.Datasettorch.utils.data.Dataset 是一个表示数据集
对于深度学习而言，数据集非常重要，但在实际项目中，或多或少会碰见数据不平衡问题。什么是数据不平衡呢？举例来说，现在有一个任务是判断西瓜是否成熟，这是一个二分类问题——西瓜是生的还是熟的，该任务的数据集由两部分数据组成，成熟西瓜与生西瓜，假设生西瓜的样本数量远远大于成熟西瓜样本的数量，针对这样的数据集训练出来的算法“偏向”于识别新样本为生西瓜，存心让你买不到甜的西瓜以解夏天之苦，这就是一
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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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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# Python类别不平衡数据处理
## 引言
在机器学习任务中，数据的类别不平衡是一个普遍存在的问题。类别不平衡指的是不同类别的样本数量差异很大，通常其中一类的样本数量远远超过其他类别的样本数量。这种情况下，机器学习模型往往会偏向于预测数量较多的类别，导致对于数量较少的类别的预测效果较差。因此，处理类别不平衡的数据是机器学习任务中一个重要的挑战。
本文将介绍一些常用的处理类别不平衡数据的方
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2023-08-16 08:23:03
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问题：研究表明，在某些应用下，1∶35的比例就会使某些分类方法无效，甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。（1）少数类所包含的信息就会很有限，从而难以确定少数类数据的分布，即在其内部难以发现规律，进而造成少数类的识别率低（2）数据碎片。很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，这样只能在各个独立的子空间中寻找数据的规律，对于少数类来说每个子空间中包含了很少的数据信息，一些跨
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2024-08-22 09:54:17
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文章目录分类任务中的不平衡问题解决思路1、重采样类2、平衡损失类3、集成方法类4、异常检测、One-class分类等长尾分布问题的其他视角小结 分类任务中的不平衡问题分类任务中的样本不平衡问题，主要是不同类别之间样本数量的不平衡，导致分类器倾向于样本较多的类别，在样本较少的类别上性能较差。样本不均衡问题常常出现在呈长尾分布的数据中（long tailed data），如下图所示1。现实生活中很多
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2023-10-17 22:36:56
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文章目录前言一、二元不平衡数据集二、应用领域三、评价指标略（参考论文的评价指标）四、数据级别4.1过采样4.2欠采样4.3混合方法五、算法级别六、集成级别总结 前言不平衡数据集的部分分类或分类问题，是机器学习中的一个基本问题，受到广泛的关注。主要从三个级别进行考虑:算法级别、数据级别、混合级别一、二元不平衡数据集在二元不平衡数据集中，一类的实例数高于第二类的实例数。 因此，第一类被称为多数派，第
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2023-11-25 11:09:17
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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
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2023-10-27 05:19:16
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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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## 解决数据不平衡问题的Python方法
在实际的数据分析和机器学习任务中，经常会遇到数据不平衡的情况，也就是不同类别的样本数量差别很大。这样的情况会导致模型在训练和预测过程中对少数类的识别能力下降，影响模型的性能。因此，解决数据不平衡问题是非常重要的。
在Python中，我们可以使用一些技术来处理数据不平衡问题，其中包括下采样、过采样、集成方法等。下面我们将介绍一些常用的方法，并给出代码示
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2024-03-08 06:47:31
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