记忆辅助：样本不均衡就是正样本太少，负样本太对，(1)增加正样本-过采样;减少负样本-欠采样(2)分割负样本+正样本构成多个训练集，然后bagging (3)特征选择(4)训练时提高正样本的权重(提高正样本学习率) 1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡抽样是解决样本分布不均衡相对简单且常用的方法，包括过抽样和欠抽样两种。过抽样过抽样（也叫上采样、over-sampling）方法通过增加
机器学习中，最重要的一个过程就是模型训练，但是在做模型训练之前需要对数据进行预处理也就是常见的数据清洗和特征工程。数据清洗过程中，比较重要的一步就是查看正负样本是否均衡。那么数据集中出现正负样本不均衡，怎么解决呢？常用的有一下几种方法：采样，采样主要包括上采样（oversampling，有的称为过采样）和下采样（undersampling，有的称为降采样）数据合成，利用已有样本来生成更多的样本，这
不均衡样本集的处理不均衡样本在分类时会出现问题，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”可能是由于训练数据的样本分布于测试时期望的样本分布不一致（如训练集正负样本比例是1:99，而实际测试时期望的正负样本比例是1:1）；也可能是由于训练阶段不同类别的权重与测试阶段不一致（如训练时认为所有样本的贡献是相等的，而测试时假阳性样本和假阴性样本有着不同的代价）。基
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
参考：如何解决样本不均衡的问题https://www.jianshu.com/p/76dce1fca85b过采样小样本(SMOTE)，欠采样大样本为少数类样本赋予更大的权值，为多数类样本赋予较小的权值通过组合集成方法解决...
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2022-07-18 15:09:46
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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
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
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
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
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
转载自：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，
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2018-08-12 22:42:00
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分为正负样本不均衡、难易样本不均衡及类别间样本不均衡问题。 目标检测沿用了分类的思想，故目标检测继承了分类问题的样本不均衡情况。正负样本不均衡： Faster Rcnn，一共生成20000个框，但一张图物体数量可能只有10个，即正样本只在90左右，其余均为负样本。这样，正样本的损失在损失函数之中，无法得到很好的体现。难易不均衡问题： 结合样本的正负，可以分为难正（错分为负样本的正样本）、难负、易正
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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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
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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首先，造成分类模型在数据不均衡时出现问题的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样。具体来说，（1）训练和测试时数据的样本分布不一致，训练时正负样本比例为1:99，而测试时样本比例为1:1。（2）训练阶段和测试阶段不同类别的权重不一致。根据上述原因，从两个角度处理样本不均衡问题。（1）基于数据的方法随机过采样： 从少数类样本中随机重复有放回的抽取样本以得到更多样本。缺点： 对
## 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
在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (复杂) 。数据层面采样（Sample）数据重采样：上采样或者下采样 上采样下采样使用情况数据不足时数据充足 (支撑得起你的浪费)数据集变化增加间接减少(量大类被截流了)具体手段大量复制量少类样本
