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
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2024-01-21 10:50:16
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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...
原创
2022-07-18 15:09:46
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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
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2024-03-25 18:59:51
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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
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2023-11-17 13:48:51
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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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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
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2024-03-04 23:27:31
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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
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2024-08-02 09:25:47
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1， Bootstrapping，hard negative mining 最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。 比如，训练随机森林，对于每一个树就是采样booststraping方法采样，也算是随机森林的其中一个随机性表现。再比如bagging方法，也是基于该有放回重采样方法。比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本，只保留离分界线较近的样本。 2， heuristi
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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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
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2024-01-05 15:25:13
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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
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2023-11-28 06:14:48
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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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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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原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习 ...
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2021-10-11 01:18:00
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摘要: 本贴讨论实验效果不好的应对措施.讲道理, 论文写作本身只涉及包装, 即将已经做好实验的创新性成果写成一篇论文. 实验效果不好, 是方案设计的问题. 但多数研究者都会遇到这个问题, 所以还是在这个板块讨论一下.对于机器学习而言, 实验效果主要受几方面的影响:方案是否合理. 虽然结果无法控制, 但方案本身有设计理念, 有物理意义. 例如, 决策树旨在使得树最小, 以防止过拟合已有样本; 线性回
文章目录一瞥什么是样本类别分布不均衡？样本类别分布不均衡导致的危害？解决方法：1.通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法。（2）欠抽样（under-sampling）：通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本均衡2.通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡（1）带权值的损失函数：（2）难例挖
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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