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
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
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
定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
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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引言在分类问题中正负样本比例不平衡是很常见的问题，例如在预测CVR的时候，会有大量的负例，但是正例的数目缺不多，正负样本比例严重失衡。这是一个值得思考的问题。解决思路首先我们需要思考的是我们可否通过扩大数据集，得到更多的比例较小的样本，使新的训练集样本分布较为均衡，如果可行的话，那么这种方法值得我们考虑。 若不可行的话，可以试着从如下两个角度出发考虑：数据的角度算法/模型的角度数据的角度故名思议，
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
我们在处理医疗诊断等问题，会遇到不平衡数据，即病人的数据量相对于正常人的数据量要小的多。而大多数机器学习算法需要较为平衡的数据。如果不对不平衡数据处理,往往会导致模型向majority class方向偏移。在Python中,有个很好用的库imbalanced-learn——imblearn.在本博文,只借鉴论文进行关键点总结。参考先放参考,后文是我在阅读参考资料时整理的笔记,因此难免疏漏.实现的采
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2023-06-28 16:34:35
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# 解决数据不均衡问题的方案
在机器学习中，数据不均衡是一个常见的问题。数据不均衡指的是训练数据中不同类别的样本数量差异较大，这可能会导致模型对少数类别的样本学习不充分，从而影响模型的性能。Python提供了一些解决数据不均衡的方法，例如过采样、欠采样、集成学习等。下面我们将介绍如何使用Python解决数据不均衡问题。
## 问题描述
假设我们有一个分类问题，训练数据中的正例（阳性样本）数量
数据集不均衡问题数据集不均衡问题数据集不均衡问题数据集不均衡问题及解决方案概述下采样上采样
原创
2021-08-02 15:00:38
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Kafka用了挺长时间了，最早时官方文档也看得挺细的，但结果大半年没用，最近在做一些部署调整的时候有些细节居然遗忘了，摆了个乌龙。在这里总结一下，以免再忘。1. 给Kafka加负载均衡的问题Kafka producer上传数据的工作原理：producer先通过配置的broker列表中的其中一台，获取到整个Kafka集群的metadata，其中包含brokers,topics,partitions包
触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoo
偏移量保存到数据库一、版本区别之前版本的kafka偏移量都是保存在kafka中的，而现在的kafka偏移量保存在了自己的一个特殊主题__consumer__offsets中二、维护思路根据传入的主题以及消费者组，先判断库中是否存在当前消费者组的消费记录，如果不存在，则证明为第一次消费，获取主题每分区当前的偏移量保存入库，如果存在，则读取库中各分区偏移量字段，封装为MAP，传入创建Dstream函数
目录 数据不均衡问题可以使用的方法：1. 使用正确指标评估权值2. 采样 3.数据合成4.算法层面分类器算法上的改进 代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning) 例子：改进分类器的代价函数：C-SVC算法的SVM数据不均衡问
理想情况下，在一个集群汇总，我们希望每台机器都发挥自己最大的价值，磁盘的利用率均衡化。 往往因为网络，硬件，程序的原因，导致磁盘利用率出现严重的不均衡现象。 尤其是在DataNode节点出现故障或在现有的集群上新增、删除节点，或者某个节点机器内硬盘存储达到饱和值。会出现严重的磁盘利用率不均衡当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题MR程序无法很好地利用本地计算的优势 Map任务可能会分
1. 产生新数据型：过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本。 过采样是通过增加样本中小类样本的数据量来实现样本均衡。其中较为简单的方式是直接复制小类样本，形成数量上的均衡。这种方法实现简单，但会由于数据较为单一而容易造成过拟合。 SMOTE过采样算法: 针对少数类样本的xi，求出其k近邻。随机选取k紧邻中一个样本记为xn。生成一个0到1之间的随机数r，然后根据Xnew = xi + r * (x
一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
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2022-01-22 17:56:08
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一、概述公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行的是datanode级别的数据均衡，但是2.X版本还不支持datanode内的磁盘之间数据均衡，hadoop在3.0以后的版本里面提供了相关的支持,参考https://hadoop.apache.org/docs/
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2021-08-10 09:38:06
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