（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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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
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2024-03-08 14:14:32
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自己在进行人脸识别测试过程，开始利用自己的照片进行训练，由于开始准确率低，就开始增加自己照片的数量，开始是准确率提升，而后就开始降低，以前了解过这个方面知识，因此在网上找一些相关资料进行验证，后来发现有人进行过详细的测试，于是自己进行一些梳理。实验数据与使用的网络所谓样本不平衡，就是指在分类问题中，每一类对应的样本的个数不同，而且差别较大。这样的不平衡的样本往往使机器学习算法的表现变得
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2024-08-20 22:02:06
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特征标准化（使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差）。零均值：计算每一个维度上数据的均值（使用全体数据计算），之后在每一个维度上都减去该均值。单位方差：在数据的每一维度上除以该维度上数据的标准差。在大多数情况下，我们并不关注所输入图像的整体明亮程度。比如在目标识别任务中，图像的整体明亮程度并不会影响图像中存在的是什么物体。更为正式地说，我们对图像块的平均亮度值不感兴趣，所以可以减去这个值来进行均
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2024-02-27 19:54:41
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什么是不平衡数据不平衡对于分类问题来说是指数据集中样本的类别不平均。比如， 对于一个样本总数为100的二分类问题来说，80个样本被标为类别1，剩下的20个样本被标为类别2.这是一个不平衡的数据集，因为类别1比类别2的样本总数为4:1.不仅仅是二分类问题有类别不平衡问题，多分类问题也存在类别不平衡的问题。不平衡问题很常见大部分的分类数据集中各类别的样本总数不会绝对一样，但是稍稍有一些差别
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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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
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2023-10-11 10:24:29
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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，
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2023-11-27 01:43:55
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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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实现过程个人觉得很坎坷。下午找到了sklearn库中有个 imblearn包，可以无脑运算，基于完成任务考虑，看了之后确实有很多收货。更加熟悉了模型的原理，数据处理的过程和结果优化的一些理论。排除朴素随机抽样之外的其他方法，在增加小样本和删除大样本的时候，时间消耗过于巨大，对于讲求效率的我而言，理论的优越并不能是我信服imblearn的优越性。在面对几十万条数据的时候，确实感到了个人计算机的无力。
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2024-01-03 07:56:45
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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
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2023-12-13 21:59:36
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1. 什么是数据不平衡所谓的数据不平衡（imbalanced data）是指数据集中各个类别的数量分布不均衡；不平衡数据在现实任务中十分的常见。如信用卡欺诈数据：99%都是正常的数据， 1%是欺诈数据贷款逾期数据不平衡数据一般是由于数据产生的原因导致的，类别少的样本通常是发生的频率低，需要很长的周期进行采集。在机器学习任务（如分类问题)中，不平衡数据会导致训练的模型预测的结果会偏向于样本数量多的类
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2021-04-21 13:24:08
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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
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2023-12-09 13:30:38
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一、不平衡数据集的定义 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。不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面：1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠采样和过采样以及对应的
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2023-06-09 22:34:51
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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
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2023-11-17 15:39:28
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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  
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2024-04-13 09:58:36
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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
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2023-10-27 05:19:16
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1.背景介绍聚类分析是一种常用的无监督学习方法，主要用于将数据集划分为多个群集，使得同一群集内的数据点相似度高，而与其他群集的数据点相似度低。聚类分析在各个领域都有广泛的应用，例如图像处理、文本摘要、社交网络分析等。然而，在实际应用中，聚类分析仍面临着一些挑战，其中包括不平衡数据和异常检测等。不平衡数据是指数据集中某些类别的样本数量远远大于其他类别的情况。这种情况在现实生活中非常常见，例如医疗诊断
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2024-08-26 09:07:47
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平衡二叉树：在上一节二叉树的基础上我们实现，如何将生成平衡的二叉树 所谓平衡二叉树： 我自己定义就是：任何一个节点的左高度和右高度的差的绝对值都小于2 如图所示，此时a的左高度等于3，有高度等于1，差值为2，属于不平衡中的左偏 此时的处理办法就是：将不平衡的元素的左枝的最右节点变为当前节点， 此时分两种情况： 一、左枝有最右节点 将最右节点的左枝赋予其父
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2024-01-02 09:47:58
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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
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2023-11-03 06:41:07
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