1 数据均衡方法数据的不均衡问题往往会让模型更偏向于多数类的样本，而对少数类样本的识别表现不佳，因此数据的不均衡是模型构建中需要重点解决的问题。常用的解决方法可以划分为两个层面：一个层面是从数据的角度出发，通过采样的方式调整样本类别比例来实现数据的均衡；另外一个层面是从算法的角度考虑，通过集成的思想改进算法或者构建新的分类算法来实现数据的均衡。（1）数据层面对于数据层面而言，通过采样来实现数据的均
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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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，
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2024-01-31 00:54:28
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针对自然界的样本中，对于分类任务而言，不可能取到均衡样本。遇到一些某一类标签占比太大，标签矩阵比较稀疏的时候，我们需要对样本处理才能丢给模型进行训练，训练出来的模型具有更好的拟合能力和泛化能力。 针对上述问题，先对其进行定义，如果将类别不均衡的样本扔给模型进行学习，那么模型会更好地学到占比较
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2023-12-28 14:53:35
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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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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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在大数据处理与机器学习领域，样本均衡是一个重要的课题，尤其是在使用Apache Spark进行大规模数据分析时。样本不均衡可能导致模型训练不稳定、偏差显著以及预测性能下降。因此，解决“Spark样本均衡”问题的方法将成为本文的重点。
## 环境准备
为了有效地处理样本均衡问题，首先需要准备合适的软硬件环境。以下是所需的环境配置：
- **硬件要求**：
- 内存：至少16GB
- C
在分析数据的时候，总有那些一些数据异常无法找到适当的理由进行合理解释，也许可以换个角度来看待这些异常。为什么明明数据发生较大的起伏波动，我们绞尽脑汁还是无法找到合理的原因，这些到底是怎么样的异常，是不是存在一些共性，或者这些异常是不是我们平常所说的异常，抑或是应该归到其他类别，不妨先叫它们“难以解释的异常”。近段时间在读《思考，快与慢》这本书，作者卡尼曼的观点似乎可以给我们一些答案。卡尼曼是心理学
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2024-09-20 12:22:37
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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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《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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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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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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# 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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机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。 1. 训练集和检验集在应用机器学习算法前，一般将数据集划分为训练集(training set)和检验集(test set)，训练集用于拟合模型，检验集用于评估预测能力。机器学习模型往往包含很多参数，如果
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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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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2019-08-27 11:01:52 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1 ：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化的目标函数和
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2019-08-27 11:37:00
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样本不均衡在机器学习中，样本不均衡是非常常见的现象。目前来看处理样本不均衡主要有一下三类方法：寻找或生成所需要的样本过采样或者负采样训练中对每个类别添加不同的权重接下来分别介绍在Xgboost，pytorch和tensorflow中是如何处理样本不均衡的Xgboost与imblearn在Xgboost的训练前我们需要先生成训练集，因此这里我们首先介绍利用imblearn这个包对训练集进行处理，然后
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2024-01-30 00:20:06
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