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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针对“python sklearn平衡数据”的问题，我们将在这篇博文中详细记录从备份策略到扩展阅读的完整思路，确保您能够清晰地了解如何实现数据平衡的相关操作和策略。
在机器学习中，数据不平衡会导致模型的偏见，因此需要采取措施进行平衡。`sklearn`库为我们提供了各种工具来帮助我们解决这一问题，接下来就让我们开始吧。
### 备份策略
在进行数据处理和模型训练之前，一定要有一个清晰的备份策略
SVM：处理样本不平衡问题1.通过参数class_weight来处理样本不均衡问题2.混淆矩阵（Confusion Matrix）2.1精确度2.2 召回率3.3 特异度3.4 假正率3.ROC曲线及其相关问题3.1概率&&阈值（threshold）3.2 置信度参数 decision_function,predict_proba3.3 绘制SVM的ROC曲线3.4 sklear
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2024-05-22 10:06:08
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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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什么是KNN？(概述)K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。 KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰
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2023-12-15 14:24:11
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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
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，
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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1、分类的分类 分类的分类？没错，分类也有不同的种类，而且在数学建模、机器学习领域常常被混淆。 首先我们谈谈有监督学习（Supervised learning）和无监督学习（Unsupervised learning），是指有没有老师，有没有纪委吗？差不多。有老师，就有正确解法，就有标准答案；有纪委，就会树学习榜样，还有反面教材。 有监督学习，是指样本数据已经给出了正确的分类，我们通过对正确
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2021-05-11 09:54:49
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2评论
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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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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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：
``
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
sklean机器学习样本划分方法
原创
精选
2023-11-22 21:21:22
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文章目录KMeans质心介绍计算质心计算样本间距离计算每个样本到质心的距离，并按照从小到大的顺序排列KMeans质心介绍一
原创
2022-08-12 10:49:38
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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
