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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1、样本不均衡问题主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同2、Focal lossfocal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss如下Loss = -[alpha*(1-y_hat)^2yln(y_hat)+ (1-alpha)y_hat^2(1-y
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2024-01-12 10:53:01
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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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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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样本不平衡问题样本不均衡：数据集中不同数据类别的比例差距比较大，即有的类别数据量很多，有的类别数据量很少。产生了一种类别样本分布不平衡的现象。比如，类别样本比例：1：2到1：10（轻微不平衡），超过1：10（严重不平衡）。解决方法一般常见解决方法分为数据层面和算法层面。1、数据层面（采样、数据合成、数据增强）数据增强：直接复制小类样本，对小类样本数据经过一定的处理，做一些小的改变等。1）采样（随机
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2023-10-13 19:41:22
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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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## Python样本不均衡采样
在机器学习和数据分析中，样本不均衡是指数据集中不同类别的样本数量差异很大的情况。这种情况可能会对模型的性能产生负面影响，因为模型可能会倾向于预测数量较多的类别，并忽略数量较少的类别。为了解决这个问题，可以使用样本不均衡采样技术来平衡数据集。
在Python中，有多种方法可以进行样本不均衡采样，下面将介绍其中几种常用的方法。
### 1. 下采样（Unders
原创
2023-12-29 03:47:05
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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
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2024-01-30 22:07:12
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关于样本不均衡问题的处理样本分布不均衡是导致模型效果差的重要原因之一，常用的处理该问题的方式有两种，分别为：上采样和下采样！然而，两种方式虽然都可以处理样本不均衡问题，但往往效果差强人意！今天，我将就处理样本不均衡问题，谈一下自己的浅薄认识，有不足之处，希望批评指正！ 关于传统的SMOTE上采样法，其基于的原理为：对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点
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2023-11-28 06:14:48
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例如：正例样本990个，负例样本10个，则分类器全分为正，也有99%的Accuracy。解决方式：1. 降采样：减少数量较多那一类样本的数量； 随机降采样； 先对该类聚类，每个类里选一些代表加进训练集； EasyEnsemble：通过多次从多数类样本有放回的随机抽取一部分样本生成多个子数据集，将每个子集与少数类
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2024-01-05 15:25:13
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# PYTHON 半监督 样本不均衡实现流程
## 概述
半监督学习是指利用少量标记样本和大量未标记样本进行模型训练，以减少标记样本的工作量。样本不均衡是指训练数据中不同类别的样本数量差异较大。本文将介绍如何使用Python实现半监督学习中的样本不均衡问题。
## 实现步骤
下面是整个实现流程的步骤，每一步都将详细说明需要做的事情和相应的代码：
步骤 | 说明
-|-
1. 数据准备 | 准
原创
2023-08-22 12:12:56
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原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习 ...
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2021-10-11 01:18:00
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摘要: 本贴讨论实验效果不好的应对措施.讲道理, 论文写作本身只涉及包装, 即将已经做好实验的创新性成果写成一篇论文. 实验效果不好, 是方案设计的问题. 但多数研究者都会遇到这个问题, 所以还是在这个板块讨论一下.对于机器学习而言, 实验效果主要受几方面的影响:方案是否合理. 虽然结果无法控制, 但方案本身有设计理念, 有物理意义. 例如, 决策树旨在使得树最小, 以防止过拟合已有样本; 线性回
文章目录一瞥什么是样本类别分布不均衡？样本类别分布不均衡导致的危害？解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。（2）欠抽样（under-sampling）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡2.通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡（1）带权值的损失函数：（2）难例挖
0. 数据不平衡问题比如，只有两类的样本集，正样本数量远小于负样本数量。可以从数据层面、模型层面进行解决。对数据不均衡敏感的评价指标 总结上图，敏感度高的评价指标主要有AUC、WA、G-Mean等；敏感度低的评价指标主要有ACC、F-Meature、MI等。以下从三方面进行解决数据不平衡问题：1. 数据层面1.1重采样过采样少数类欠采样多数类如何欠采样？ 第一种方法叫做EasyEnsemble，利
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2023-09-16 22:13:28
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处理样本不均衡数据一般可以有以下方法：1、人为将样本变为均衡数据。上采样：重复采样样本量少的部分，以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。下采样：减少采样样本量多的部分，以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数（class_weigh，sample_weight，这些参数不是对样本进行上采样下采样等处理，而是在损失函数上对不同
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2024-05-28 11:25:27
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说明：目前 只记录了 过采样 和 欠采样 的代码部分 1 样本分布不均衡描述：主要出现在与分类相关的建模问题上，不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。样本量差距过大会影响到建模结果 2 出现的场景：异常检测：如恶意刷单、黄牛，这些数据样本所占的比例通常是整体样本中很少的一部分客户流失：大型企业的流失客户相对于整体客户通常是少量的偶发事件：个案较少，通常无法预判。如 由于某网络
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2023-08-17 23:10:07
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# 机器学习拟合与样本不均衡处理
在机器学习中，处理样本不均衡是一项重要的任务。样本不均衡指的是某些类别的样本数量远远多于其他类别，这可能导致模型在预测时偏向于样本数量较多的类别。因此，了解如何处理样本不均衡对提高模型的准确性至关重要。本文将带你逐步了解这一过程。
## 处理样本不均衡的流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 加载数据 |
| 2
原创
2024-09-22 06:55:00
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想象一下，假如今天是你作为数据分析师入职的第一天，老板交给你一个数据分析任务：通过公司已经有的信用卡用户和交易信息，预测用户未来是否会逾期还款。这个问题看似简单，实则隐藏了一个非常大的坑：据粗略估计，全国的信用卡平均不良率只有不到1%，也就是说，银行贷出100万，可能只有1万没有办法正常收回，这样，如果你拿到一个信用卡还款数据集，很大可能是这个数据集里有99%的正样本，1%的负样本，在预测的时候
