写在前面：首先需要明确了解的是正负样本比例悬殊不是本质原因，而是表象，不均衡导致模型表现差的本质原因是；1.类别分布的重叠，简单来说就是不同类别的特非常接近，或者更极端的是特征没差的情况下标签却不同；2.噪声问题，很多完全没用的样本被引入，比如因为一些意外的原因标注错误的样本等；3.类别分布的子分布，举个例子：异常检测问题很多时候按照异常与正常分为两类，实际上异常样本可能有不同形式的异常，例如异常
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2023-10-31 16:39:15
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# 数据均衡的实现：Python 实践指南
在数据科学和机器学习领域，数据均衡是一个关键的步骤，尤其是在处理分类问题时。当某个类别的数据非常少时，模型可能会偏向于这个占优的类别，从而导致效果不佳。本文将帮助初学者理解和实现数据均衡的过程。
## 流程概述
在实现数据均衡的过程中，我们可以按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|-
在处理机器学习任务时，不均衡数据是一个常见问题。尤其是在分类问题中，类别分布的严重不均会导致模型在训练时偏向于数量较多的类别，从而影响预测效果。接下来，我会详细记录一下如何在 Python 环境中解决不均衡数据问题的过程。
## 环境预检
在开始之前，我先确认一下系统环境。以下是系统要求的详细信息：
| 系统要求 | 版本 |
|---------------|-
# 数据非均衡及其处理方法
在机器学习和数据挖掘中，我们常常会遇到一种现象：数据集中的某些类别数量远高于其他类别，这种现象被称为“数据非均衡”。例如，在一个二分类问题中，正类别的样本可能仅占总样本的5%，而负类别的样本则占到了95%。数据非均衡可能导致模型在训练时更倾向于预测样本数量较多的类别，进而影响模型的整体性能。
## 数据非均衡的危害
当数据集不均衡时，以下问题可能会出现：
- *
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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我们在处理医疗诊断等问题，会遇到不平衡数据，即病人的数据量相对于正常人的数据量要小的多。而大多数机器学习算法需要较为平衡的数据。如果不对不平衡数据处理,往往会导致模型向majority class方向偏移。在Python中,有个很好用的库imbalanced-learn——imblearn.在本博文,只借鉴论文进行关键点总结。参考先放参考,后文是我在阅读参考资料时整理的笔记,因此难免疏漏.实现的采
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2023-06-28 16:34:35
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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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在处理分类问题过程中，数据的不平衡分布，往往对分类结果产生比较大的影响。以下是针对二项分类的数据不平衡问题进行分析。1） 可以扩大数据样本？ 扩大数据样本是一个容易被忽视的选择。在集合中，一个更大的数据集，就有有可能挖掘出不同的或许更平衡的方面。之后当寻找重复采集的数据样本时，一些小样本类数据的例子可能是有帮助的。2）绩效标准的选择
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2024-09-05 07:53:48
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定义以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡的数据理解预测起来很简单,永远都是预测多的数据的那一方,这样准没错,特别是数据多很多的情况的那一方,比
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2023-11-07 13:16:07
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• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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2023-05-24 09:13:42
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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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# 解决数据不均衡问题的方案
在机器学习中，数据不均衡是一个常见的问题。数据不均衡指的是训练数据中不同类别的样本数量差异较大，这可能会导致模型对少数类别的样本学习不充分，从而影响模型的性能。Python提供了一些解决数据不均衡的方法，例如过采样、欠采样、集成学习等。下面我们将介绍如何使用Python解决数据不均衡问题。
## 问题描述
假设我们有一个分类问题，训练数据中的正例（阳性样本）数量
原创
2024-03-10 06:43:01
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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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Ceph数据均衡是在Ceph存储系统中非常重要的一个环节，它能够确保数据在不同的存储节点之间被均匀地分配，从而提高数据的整体性能和可靠性。在Ceph存储系统中，数据均衡的实现通常依靠数据迁移和数据重平衡等技术手段。
数据均衡的重要性不言而喻，它可以有效地避免数据因为存储节点之间负载不均衡而导致性能下降的问题。如果数据存储在某些节点上的负载过重，而其他节点上的负载较轻，就会导致性能瓶颈的产生。因此
原创
2024-03-06 11:04:14
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## Hadoop数据均衡
在大数据领域中，Hadoop是一个非常流行的开源分布式计算框架。它的主要优点之一是它可以处理大量的数据，并且可以在数千台机器上进行分布式计算。然而，在Hadoop集群中进行数据处理时，一个常见的问题是数据不均衡。这可能会导致某些任务执行时间过长，而其他任务则处于空闲状态。本文将介绍Hadoop数据均衡的概念以及如何通过一些简单的技术来解决这个问题。
### 数据均衡
原创
2023-08-22 05:32:32
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# Hadoop 数据均衡实现指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛用于存储和处理海量数据的框架。数据均衡是 Hadoop 集群管理中的一个重要部分，它旨在确保数据在集群中的分布是均匀的，以避免某些节点过载而造成的性能下降。本文旨在指导初学者如何实现 Hadoop 的数据均衡，包括流程、代码实现，以及如何使用 Mermaid 语言生成相关图表。
## 数据均衡实现流程
以下是实现
原创
2024-08-08 18:07:50
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1.集群执行balancer命令，依旧不平衡的原因是什么？该如何解决？2.尽量不在NameNode上执行start-balancer.sh的原因是什么？集群平衡介绍Hadoop的HDFS集群非常容易出现机器与机器之间磁盘利用率不平衡的情况，比如集群中添加新的数据节点。当HDFS出现不平衡状况的时候，将引发很多问题，比如MR程序无法很好地利用本地计算的优势，机器之间无法达到更好的网络带宽使用率，机器
1）节点间数据均衡 （1）开启数据均衡命令 start-balancer.sh -threshold 10 对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。 （2）停止数据均衡命令 stop-balancer.sh 注意：于HDFS需要启动单独的Reba ...
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2021-09-01 09:35:00
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