（1）准备数据过程中，遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码，用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉，结果今天发现，DMwR2包就有处理缺失值的函数，而且思想一致【大哭】 先奉上代码： install.packages("DMwR2"); library(DMwR2) ; knnImputat ...
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2021-09-17 18:21:00
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本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
（定义，举例，实例，问题，扩充，采样，人造，改变）一、不平衡数据集1）定义 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。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，这种情况下的数据称为不平衡数据 2）举例 在二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2，将所有的训练样本都分类
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2023-08-09 17:03:56
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1.决策树2.随机森林 1.决策树(decision tree)决策树一种简单的非线性模型，用来解决回归与分类问题。通常是重复的将训练集解释变量分割成子集的过程。决策树的节点用方块表示，用来测试解释变量。每个节点向下的边表示不同决策产生结果。训练集的样本由决策结果分成不同的子集。例如，一个节点测试解释变量的值是否超过的限定值。如果没有超过，则进入该节点的右侧子节点；如果超过，则进入左侧子
定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。 研究不平衡类通常认为不平衡意味着少数类只占比10~20%。实际上，一些数据集远比这更不平衡。例如：每年大约有2%的信用卡账户被欺骗。（大多数欺诈检测领域严重不平衡。）状态医疗甄别通常在大量不存在此状态的人口中检测极少数有此状态的人（比如美国的HIV携带者仅占0.4%）。磁盘驱动器故障每年约1%。网络广告的转化率估计在10
什么是不平衡数据集不平衡数据集是指在解决分类问题时每个类别的样本量不均衡的数据集。 比如，在二分类中你有100个样本其中80个样本被标记为class 1, 其余20个被标记为class 2. 这个数据集就是一个不平衡数据集，class 1和class 2的样本数量之比为4：1.不平衡数据集不仅存在于二分类问题而且存在于多分类问题中。8种对抗不平衡数据集的策略（1）是否能收集更多数据我们首先想到的应
类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。
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2023-05-24 11:07:02
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我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。分类是最常见的机器学习问题之一。接近任何分类问题的最佳方式是通过分析和探索我们所说的数据集开始Exploratory Data Analysis(EDA)此练习的唯一目的是生成有关数据的尽可能多的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的常见问题之一是不平衡类问
大数据：思维、技术、交易和人性Python爬虫大数据采集与挖掘(PPT、代码、视频)大都数分类器假设输入的数据是理想的，不同类别样本数量是均衡的。但是，在现实中也经常遇到非平衡数据分类，比如信用卡欺诈检测、入侵检测等，相比于正常类数据，欺诈类、异常类数据在实际中能获得的数量是很有限的。一、数据层的主要方法 基于数据层的SMOTE算法(2002)是
机器学习中存在一个众所周知的问题，类先天分布的倾斜性。无疑，在识别小类的时候是一个障碍，因为通常小类都是人们在实际应用中更为感兴趣的一类。本文尝试着对不平衡的数据集做一个科学的调用，旨在帮助读者了解先行的不平衡数据处理的研究现状以及经典方法。并试图提供一些具体的建议，以便项目开发或者研究工作。特别声明，本文的原文内容来自文献【1】和文献【2】，文中的图片也均来自这两篇文献。 1 数据重
这里讲述处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。都是py代码哦~~ 写的很狂飙~~不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。不平衡数据集的主要问题之一是
# 处理Python不平衡数据的SMOTE算法实现
## 简介
在机器学习和数据分析领域中，数据的不平衡性是一个常见的问题。在处理不平衡数据时，一种常见的方法是使用Synthetic Minority Over-sampling Technique（SMOTE）算法来生成合成样本，从而平衡数据集。本文将介绍如何在Python中使用SMOTE算法来处理不平衡数据。
## 基本流程
下面是使用SM
前言 本文讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略，涵盖的一些技术包括重采样技术、代价敏感学习、使用适当的性能指标、集成方法和其他策略。作者：Emine Bozkuş不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。不平衡数据集的
1. 什么是数据不平衡问题 当数据集中样本类别不均衡时我们就说发生了数据不平衡问题。2. 解决数据不平衡问题的方法 为了方便起见，把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。2.1. 采样法  
1.决策树和LR会使结果偏向与训练集多的类别，训练集少的类别会当成噪音或者被忽视2.没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。1. 重采样 resamplea. Random under-sampling 随机删除类别多的数据集  
这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。您是否曾经遇到过这样一个问题，即您的数据集中的正类样本太少而模型无法学习？在这种情况下，仅通过预测多数类即可获得相当高的准确性，但是您无法捕获少数类，这通常是首先创建模型的关键所在。这样的数据集很常见，被称为不平衡数据集。不平衡的数据集是分类问题的特例，其中类别之间的类别分布不均匀。通常，
常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低）、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在整体的准确率很高。但对于极不均衡的分类问题，比如仅有1%的人是坏人，99%的人是好人，最简单的分类就是将所有人都划分为好人，都能得到99%的准确率，显然这
类别不平衡问题：类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃负例预测，因为把所有样本都分为正便可获得高达99%的训练分类准确率。数据集方面进行处理
数据不平衡经常出现在分类问题上，数据不平衡指的是在数据集中不同类别的样本数量差距很大，比如，在病人是否得癌症的数据集上，可能绝大部分的样本类别都是健康的，只有极少部分样本类别是患病的。下面介绍几个常用的处理数据不平衡的方法： 1、上采样 SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法，该方法类似KNN算法，首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本，并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样，生成无重
类别不平衡问题是指：在分类任务中，数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊。 类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。 处理这个问题通常有3种方法： 1. 欠采样去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习。由于丢弃了很多反例，分类器
