不平衡学习的方法既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？解决方法主要分为两个方面，第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。采样随机采样
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2024-01-28 05:06:02
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作者：张庆林、陈谦、刘嘉庆、王雯、邓憧数智化浪潮下，越来越多的企业开始将现代信息网络作为数据资源的主要载体，并通过网络通信技术进行数据传输；网络作为主要的信息交流和分享的方式，海量不同源的网络信息，使得企业与个人消化信息的成本越来越高。音视频数据作为其中重要的信息来源之一，也随着远程视频会议、在线课堂、直播教学、电话销售等领域有了爆炸性的增长。为了帮助用户提升信息获取及信息加工的效率，阿里巴巴达摩
1、类别不均衡会对分类性能产生有害的影响。 2、随着任务规模的扩大，类别不均衡性对分类性能的影响越大。 3、类别不均衡的影响不能简单地以训练样本数量的不足来解释，它依赖于各类样本的分布。过采样（oversampling，相当于插值），下采样（downsampling，相当于压缩），两阶段训练（two-phase training），以及阈值化（threholding），阈值化可以补偿先验的类别
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2023-10-11 10:31:02
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Keras是一个用于深度学习的Python库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用，如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模，如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型。前言，对两分类和多分类的概念描述 （前言是整理别人博客的笔记）1，在LR（逻辑回归）中，如何进行多分类？ 一般情况下，我们
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2024-08-27 00:31:36
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总结样本类别分布不均衡处理（处理过拟合和欠拟合问题）过抽样（上采样）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡
from imblearn.over_sampling import SMOTE
欠抽样（下采样）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡 (可能造成样本数据大量丢失)
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
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2023-12-28 11:54:49
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问题引入类别不均衡问题是机器学习中常见的一个问题了，那么对于类别不均衡问题该如何处理呢问题解答防止类别不平衡对学习造成的影响，在构建分类模型之前，需要对分类不平衡性问题进行处理。主要解决方法有：1、扩大数据集增加包含小类样本数据的数据，更多的数据能得到更多的分布信息。2、对大类数据欠采样减少大类数据样本个数，使与小样本个数接近。 缺点：欠采样操作时若随机丢弃大类样本，可能会丢失重要信息。 代表算法
原创
2021-01-29 19:37:56
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语义分割——DeepLab系列总结(v1, v2, v3, v3+)I. DeepLab v11. 问题背景1.1 信号下采样最大池化层和带有步长的下采样不断重复组合造成的，在下采样的过程中会造成信号的丢失。1.2 平移不变性CNN如此成功的重要原因之一是其局部图像平移不变性，即物体在图像中的位置不影响最后的抽象特征，这种特性使得CNN可以学习更加抽象的数据表示，但对物体的位置信息变得不再敏感。深
样本类别分布不均衡处理 什么是样本类别分布不均衡？ 举例说明，在一组样本中不同类别的样本量差异非常大，比如拥有1000条数据样本的数据集中，有一类样本的分类只占有10条，此时属于严重的数据样本分布不均衡。 样本类别分布不均衡导致的危害？ 样本类别不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少，并很难从中 ...
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2021-09-06 15:26:00
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解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
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2024-01-02 12:01:08
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所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。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，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
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2023-05-24 09:14:49
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《Python金融大数据风控建模实战》 第12章 样本不均衡处理本章引言Python代码实现及注释 本章引言在实际的评分卡开发过程中，会出现分类样本不均衡的情况，比如违约的样本远远小于不违约的样本，这就是样本不均衡的分类问题。通常将数量较少的样本（坏样本）定义为正样本，将数量较多的样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正样本（坏样本）和负样本（好样本）均具有较好的区分能力，但是在样本不均衡的情况
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2024-05-14 14:30:24
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解决不平衡问题？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。在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（一对其余，One vs. Rest，简称OvR）、MvM（多对多，Many vs. Many，简称MvM）策略后产生的二分类任务扔可能出现类别不平
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2024-02-13 22:49:59
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样本类别分布不均衡导致的危害？样本类别不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少
原创
2023-05-30 00:44:03
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参考分类任务中解决类别不平衡的办法：1 什么是类别不平衡问题？类别不平衡（class-imbalance），也叫数据倾斜，数据不平衡，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。在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如交易欺诈、广告点击率预测、病毒脚本判断等；或者在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（One vs. Rest）
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2024-06-26 09:14:47
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在处理机器学习任务时，不均衡数据是一个常见问题。尤其是在分类问题中，类别分布的严重不均会导致模型在训练时偏向于数量较多的类别，从而影响预测效果。接下来，我会详细记录一下如何在 Python 环境中解决不均衡数据问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我先确认一下系统环境。以下是系统要求的详细信息：
| 系统要求 | 版本 |
|---------------|-
1、多分类指标前面已经深入讨论了二分类任务的评估，下面来看一下对多分类问题的评估指标。多分类问题的所有指标基本上都来自二分类指标，但要对所有类别进行平均。除了精度，常用的工具有混淆矩阵和分类报告sklearn.metrics.confusion_metrixsklearn.metrics.classification_reportfrom sklearn.metrics import confus
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。小数据分布不均衡：数据规模小，其中小样本的占比也较少，这会导致特征分布的严重不平衡。例如：1000条数据，其中占有10条
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2023-08-09 17:43:32
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数据--样本不平衡处理不同类别的样本量差异大，或少量样本代表了业务的关键数据，属于样本不平衡的情况，要求对少量样本的模式有很好的学习。大数据情况下：整体数据规模大，小样本类别占比少，但是小样本也覆盖大部分或全部特征；小数据情况下，整体数据规模小，小样本类别也少，导致样本特征分布不均匀。一般比例差异超过10倍就要注意，超过20倍就得处理工程方法中，通常从三个方面处理样本不均衡：扩大数据集，但是在扩大
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2023-12-05 17:22:31
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解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下：1.样本的过采样和欠采样。2..使用多个分类器进行分类。3.将二分类问题转换成其他问题。4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。2.欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样本，通过减少丰富
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2023-07-28 09:18:19
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如何挑选一个最佳threshold？
原创
2022-04-06 10:14:36
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