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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图像分类中的tricks分享前言：前不久，应导师的要求，给学弟学妹们讲解一下图像分类任务训练模型的技巧，哇，一听我就急了，这我哪会啊，奈何也不能反抗，于是搜了一星期的资料，做了个非常简陋的PPT和讲稿就上阵了。现在贴在这里，才疏学浅，有什么错误的地方，欢迎各位大佬指正。之后随着我更多的具体实践，可能会继续补充这篇文章，谢谢各位的补充和支持。我记得我之前做过的关于图像分类的实验有手写数字识别、Cif
一、图像分类1.1 模型是如何将图像分类的？ 对于蜜蜂蚂蚁二分类模型： 从人的角度来看，是从输入一张RGB图像到输出一种动物的过程 从计算机角度看，是从输入3-d张量到输出字符串的过程类别名是通过标签进行转换得到的，在这里也就是0和1，而输出的0，1则是通过模型输出的向量取最大值而得到的，而模型输出向量则是通过构造复杂的模型而得到的实际的运行顺序： 输入3d张量到模型中，模型经过复杂的数学运算，输
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2024-05-30 12:37:05
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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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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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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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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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数据不平衡带来什么问题？假设在一个分类问题中，如果预测类别中存在一个或多个样本量极少的情况，比如在图像分类中识别恶性肿瘤（训练样本中含有肿瘤的图像远比没有肿瘤的图像少）。如果不考虑数据平衡的问题，模型的性能会出现问题。原因： 1.对于不平衡类别，模型无法充分考察样本，从而不能及时有效地优化模型参数。 2.它对验证和测试样本的获取造成了一个问题，因为在一些类观测极少的情况下，很难在类中有代表性。换句
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2024-03-24 21:58:17
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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
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2024-01-05 22:18:20
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# 不平衡图像分类的PyTorch实现
在深度学习领域，图像分类是一个重要的任务。然而，当数据集中的类别数量不平衡时，模型的表现可能会受到严重影响。本文将指导你如何使用PyTorch实现不平衡图像分类，分为几步详细讲解。
## 流程概述
下表列出了实现不平衡图像分类的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-25 08:06:23
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图像分类中类别不平衡怎么搞？
原创
2021-08-11 09:18:52
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图像分类中类别不平衡怎么搞？
原创
2021-08-11 09:19:43
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欢迎大家来到图像分类专栏，类别不平衡时是很常见的问题，本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。作者&编辑 | 郭冰洋 1 简介小伙伴们在利用...
原创
2022-10-12 15:23:20
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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
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2024-01-19 13:59:43
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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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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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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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在原有的基础上，传统的边缘损失方法帮助模型区分轻度（正类嵌入）和中度（负类嵌入）病变，但未特别处理新加入的严重和
原创
2024-07-24 11:51:56
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# 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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