作者：Vandit Jain本文是对 CVPR 2019 论文「Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples」的一篇点评。这篇论文针对最常用的损耗（softmax 交叉熵、focal loss 等）提出了一种按类重新加权的方案，以快速提高精度，特别是在处理类高度不平衡的数据时尤其有用。本文的实现方法（PyTorch）的 githu
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2024-06-10 12:20:17
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样本不均衡样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。常见解决办法数据层面：采样，数据增强，数据合成等；算法层面：修改损失函数值，难例挖掘等。1. 数据层面数据层面主要包括对数据的采样与合成操作，采样指的是以一定的概率对数据进行选择，合成指的是重新生成与数据集样本数据类似的样本将其添加到原始数据集中，以达到
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2024-01-20 23:13:05
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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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2019-06-29 17:04:00
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总述Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。损失函数形式Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改，首先回顾二分类交叉上损失： 其中y‘是经过激活函数的输出，所以在0-1之间。可见普通的交叉熵对于正样本而言，输出概率越大损失越小。对于负样本而言，输出概率越小则
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2024-01-29 00:51:55
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在机器学习中，分类问题常因训练数据的不平衡而导致模型效果不佳。这种不平衡性会使得某些类别的样本不足，从而使模型在预测时偏向于样本量更大的类别。近期（2023年10月），在数据科学社区对如何实现“python 实现 分类 训练样本 平衡”的讨论更加广泛，以下将对此进行详细记录。
### 背景描述
从2021年开始，数据科学领域逐渐认识到数据平衡的重要性。在此期间，研究者们陆续提出了多种平衡技术，
在许多机器学习任务中，尤其是在二分类问题中，样本的不平衡性是一个常见而棘手的挑战。随机森林（Random Forest）作为一种强大的集成学习方法，在处理不平衡样本时可能面临性能下降的问题。通过本文，我将深入探讨如何在 Python 中解决“随机森林 Python 不平衡样本”的问题，并展示具体的实施过程。
## 背景定位
数据不平衡问题通常在实际应用中非常普遍。例如，在银行欺诈检测、医疗诊断
文章目录数据不平衡类别不平横会影响模型的效果如何解决 数据不平衡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”。不平衡程度相同的问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。可以把问题根据难度从小到大排个序：大数
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2024-01-28 14:38:32
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对付深度进修而言，数据集异常主要，但在实践名目中，或多或少会遇见数据不均衡题目。甚么是数据不均衡呢?举例来说，目前有一个义务是判定西瓜是不是成熟，这是一个二分类题目——西瓜是生的照旧熟的，该义务的数据集由两局部数据构成，成熟西瓜与生西瓜，假定生西瓜的样本数目远远大于成熟西瓜样本的数目，针对如许的数据集练习出来的算法“偏袒”于辨认新样本为生西瓜，居心让你买不到甜的西瓜以解炎天之苦，这就是一个数据不均
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2024-02-27 09:00:34
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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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为什么训练数据不平衡时会出现问题？ 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，所以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。 总结来说，出现样本不平衡问题的本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于：1、 训练
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2024-03-13 10:31:35
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# 使用Python进行不平衡样本的卡方检验
在数据分析中，不平衡样本意味着某一类别的数据量远大于其他类别。这在分类问题中比较常见，比如在疾病预测中，阳性样本通常少于阴性样本。进行卡方检验是衡量观察到的频率与期望频率之间差异的一种统计方法。本文将指导你如何使用Python进行不平衡样本的卡方检验。
## 流程概述
在进行卡方检验之前，我们需要了解基本的流程。以下是我们将要执行的步骤：
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原创
2024-08-05 05:01:56
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样本不均衡问题及其解决办法1 样本不均衡的问题2 imbalanced-learn库3 重采样3.1 欠采样3.1.1 随机欠采样3.1.2 NearMiss算法3.1.3 ENN3.1.4 RENN3.1.5 Tomek Link Removal3.2 欠采样3.2.1 随机过采样3.2.2 SMOTE3.2.3 BorderlineSMOTE3.2.4 ADASYN3.3 过采样和欠采样结合
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
Focal Loss for Dense Object DetectionICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。论文目标我们知道object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高
一、woe是什么？ WOE，全称是“Weight of Evidence”，翻译过来就是证据权重,是对于字符型变量的某个值或者是连续变量的某个分段下的好坏客户的比例的对数。实际的应用会将原始变量对应的数据替换为应用WOE公式后的数据，也称作WOE编码或者WOE化。 WOE编码需要首先将这个变量分组处也就是分箱。一般选择
样本不平衡会导致出现以下的问题： （1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低； （2）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，一些跨空间的数据规律就不能被挖掘出来。 （3）不恰当的归纳偏置系统在存在不确定时往往倾向于把样本分类为
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2024-04-07 07:44:51
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很多分类学习方法针对都有一个共同的基本假设，即不同类别的训练数据数目相当，即使稍有差别，通常影响不大。但如果差别较大，就会对学习过程造成困扰。在现实场景中，比如银行欺诈，异常登录，网络入侵等领域中，大多数数据通常有不到1%少量但异常数据。这就使得对于处理不平衡数据有着及其重要的意义。1.使用正确的评估指标例如对于有998个的反例，但正例只有2个，那么学习方法只要返回一个永远把样本预测为反例的学习器
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2024-01-03 15:45:06
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一. 什么是样本不平衡对于一个二分类问题，若两个类别的样本数目相差很大，那么在模型训练时会出现很严重的问题。举一个简单的例子：对一个图片集分类，其中狗有990张，猫有10张，像这样属于某一分类的数据量与其他分类的数据量相比很少的情况就称为不平衡。这时在模型里只需要把所有输入的样本都预测分类为狗就可获得99%的准确率，而这样训练得到的分类器却是没有用（价值）的，因为该模型无法预测分类出为猫的图片，即
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2024-05-30 10:06:32
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危害从样本量悬殊的角度
考虑 loss_function 通常都是正负例 loss 的求和，那么一旦一方样本数居多，loss就偏向于一方的loss，说明就在学习负例。造成最终结果不正确。 从易分类的角度
一定有些样本是特别易分类的，一旦这些样本量多起来，就对 loss 贡献不容小觑了。造成最终模型学习不好。 solution解决样本不均
采样
降采样
直接负例10%采样如果担心
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2023-06-26 12:41:19
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