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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对数据不平衡的应对在比赛中经常会遇到数据不平衡的问题，各个类别之间的数据量不平衡容易导致模型对数据量少的类别的检测性能较低。数据不平衡问题可以分为以下两种情况：大数据分布不均衡。这种情况下整体数据规模大，只是其中的少样本类的占比较少。但是从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部的特征。例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡。这种
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2024-01-08 22:14:15
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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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好久没有更新自己写的文章了，相信很多读者都会比较失望，甚至取关了吧，在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍，激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕，后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解，为晚来的新文章再次表示抱歉。本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用P
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2023-09-07 14:43:51
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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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# 多分类不平衡问题在自然语言处理中的探讨
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域中，越来越多的应用依赖于分类模型来对文本进行精确的分类。然而，当数据集中各个类别的样本数量不均衡时，分类模型的效果就会受到很大影响。这种情况被称为多分类不平衡问题。本篇文章将深入探索这一问题，并通过代码示例来展示如何解决它。
## 多分类不平衡问题的定义
多分类不平衡问题是指在一个有多个分类的任务中，某些分
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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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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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。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。1.1. 欠采样欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新
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2023-12-11 19:29:01
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常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低）、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在整体的准确率很高。但对于极不均衡的分类问题，比如仅有1%的人是坏人，99%的人是好人，最简单的分类就是将所有人都划分为好人，都能得到99%的准确率，显然这
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2023-10-11 10:24:29
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eval失败。解决：script.py文件中16，17行改为 ‘GT_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘gt_img_([0-9]+).txt’, ‘DET_SAMPLE_NAME_2_ID’: ‘res_img_([0-9]+).txt’其他python版本编译pse.so出错。我修改makefile文件编译成功了。详情见：训练过程中writer保存了很多图片，但是我感觉用不到
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2024-05-31 23:30:04
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# PyTorch极度不平衡样本的多分类处理
在深度学习中，处理样本不平衡问题是一个常见的挑战。特别是在多分类问题中，样本的不平衡会导致模型在训练时偏向于样本量大的类别，从而影响整体的分类准确性。本文将介绍在PyTorch中处理极度不平衡样本的多分类问题，包含代码示例和可视化图表，希望能帮助读者更好地理解这一课题。
## 一、什么是样本不平衡？
样本不平衡是指在数据集中，各类别样本数量差异非
原创
2024-08-05 09:21:30
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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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# 用Python实现不平衡数据分类的完整指南
在机器学习中，不平衡数据分类是一项常见的挑战。由于分类数据的类标签分布不均，这可能导致机器学习模型在少数类上的表现不佳。本文将为你展示如何使用Python处理不平衡数据分类，包括必要的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是处理不平衡数据分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
在处理不平衡分类问题时，业务场景的复杂性和数据的不平衡性往往使得模型的训练变得更具挑战性。我们将逐步解析如何使用Python实现有效的不平衡分类，并分享我们在过程中所遇到的挑战及解决方案。
时间轴如下，呈现出我们在不平衡分类项目上的关键里程碑：
```mermaid
timeline
title 业务增长里程碑
2019 : 分类项目启动
2020 : 第一次模型上线
最近在做的项目的数据集里的数据分布非常不平衡，虽然是简单的二分类任务，但是两类数据的比例相差有两个数量级。实现的代码里大多数没有针对这个问题做专门的处理，只是在预测时简单的调小了阈值。因此查了一些解决数据分布不平衡的方法，在这里先总结一下，后面会单独挑出一些方法实现，并针对相应的代码和效果在写一篇文章。1.重新采样训练集可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采
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2024-05-09 11:11:49
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# 使用 PyTorch 进行不平衡多分类问题的教程
近年来，随着深度学习的广泛应用，多分类问题成为了研究的热点。然而，当样本类别分布不均衡时（如某一类样本明显多于其他类），模型的训练就会变得更加复杂。本教程将手把手教你如何使用 PyTorch 实现一个面对此类情况的多分类模型。
## 流程概述
在开始实现之前，我们首先明确整个任务的流程。下表总结了实现多分类不平衡全都为一类的任务步骤：
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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1.什么是类别不平衡问题如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。类别不平衡（class-imbalance）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。在现实的分类
大数据：思维、技术、交易和人性Python爬虫大数据采集与挖掘(PPT、代码、视频)大都数分类器假设输入的数据是理想的，不同类别样本数量是均衡的。但是，在现实中也经常遇到非平衡数据分类，比如信用卡欺诈检测、入侵检测等，相比于正常类数据，欺诈类、异常类数据在实际中能获得的数量是很有限的。一、数据层的主要方法 基于数据层的SMOTE算法(2002)是
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2024-03-08 14:14:32
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