数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些，存在着一定程度的分布不平衡。 针对这一数据集，可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。...在本教程中，您将了解如何为数据分布不平衡的成人收入数据集开发分类模型并对其进行评估。 学习本教程后，您将知道： 如何加载和分析数据集，并对如何进行数据预处理和模型选择有一定启发。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下： 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分： 成人收入数据集介绍 数据集分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据集介绍 在这个教程中，我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据集...同时这些标签数据分布不平衡，'<=50K'类标签比重更大。 考虑到标签数据分布不平衡的情况并不严重，并且两个标签同等重要，本教程采用常见的分类准确度或分类误差来反映此数据集上的相关模型性能。...分析数据集 成人数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多一般性的或专门为不平衡分类设计的机器学习算法。
数据集不平衡问题 ⚖️ 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇文章中，我们将探讨数据集不平衡问题及其对模型训练效果的影响。...数据集不平衡是指训练数据集中某些类别的数据量过多或过少，导致模型偏向于数据量多的类别，影响模型的泛化能力。...然而，在实际应用中，我们常常会遇到数据集不平衡的问题。数据集不平衡会导致模型对某些类别的预测准确率高，而对其他类别的预测准确率低，严重影响模型的实际应用效果。...正文内容 数据集不平衡问题的成因 数据集不平衡问题通常由以下几种原因引起： 自然现象：某些类别在现实世界中本来就很少见，例如疾病的发生率。...数据集不平衡的影响 数据集不平衡会导致模型在训练过程中倾向于预测多数类别，从而忽略少数类别。
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题。 什么是数据不平衡？ 数据不平衡通常反映出数据集中类的不平等分布。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...但是，此分类器不允许平衡数据的每个子集。因此，在对不平衡数据集进行训练时，该分类器将偏爱多数类并创建有偏模型。
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。...研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。 由于类别不平衡十分严重，这是一个非常流行的不平衡分类数据集。...其中98%的候选图像不是癌症，只有2%被有经验的放射科医生标记为癌症。 在本教程中，您将发现如何开发和评估乳腺癌钼靶摄影数据集的不平衡分类模型。...探索数据集 乳腺摄影数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多专门为不平衡分类设计的技术。一个典型的例子是流行的SMOTE技术。...模型评估 在本节中，我们将使用上一节中开发的测试工具在数据集上评估不同的分类算法。 我们的目的是演示如何系统地解决问题，并展示某些专门为不平衡分类问题设计的算法的效果。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 一家汽车公司计划利用其现有产品（P1，P2，P3，P4和P5）进入新市场。...经过深入的市场研究，他们推论出新市场的行为类似于他们现有的市场。在他们现有的市场中，销售团队已将所有客户分为4个细分市场（A，B，C，D）。然后，他们针对不同的客户群进行了细分的宣传和交流。...他们计划在新市场上使用相同的策略，并确定了2627个新的潜在客户。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集记录了在对患有相同疾病的患者使用五种药物时，患者的个人信息以及对这些药物的反应。您可以使用这个数据集进行多分类任务。 1....数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集包含男女性面部的一些特征和是否男女的标签。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
在分类任务中，不平衡数据集是指数据集中的分类不平均的情况，会有一个或多个类比其他类多的多或者少的多。...我们使用kaggle上的信用卡交易数据集作为本文的数据集。数据的细节不是特别重要。因为为了进行脱敏，这个数据集的特征是经过PCA降维后输出的，所以讨论这些特征代表什么没有任何意义。...在信用卡欺诈的背景下，我们不会对产生高准确度分数的模型感兴趣。因为数据集非常不平衡欺诈的数据很少，如果我们将所有样本分类为不存在欺诈，那么准确率还是很高。...在本文中，我们除了使用召回以外还将分类与最后的财务指标相结合，还记得我们前面提到的数据集的包含交易的美元金额吗?我们也将把它纳入绩效评估，称之为“财务召回”。我们将在下面详细介绍。...本文中介绍的方法是解决分类不平衡问题的一种过简单的方法，在这个领域中还有许多其他的方法可以讨论，但是为分类设置权重是一个非常好的开始。
学习目标 理解分类的评估指标 掌握类别不平衡数据的解决方法 1.分类评估指标 1.1混淆矩阵 ️️首先我们显了解几个概念： 真实值是 正例 的样本中，被分类为 正例 的样本数量有多少，这部分样本叫做真正例...，必须为0(反例),1(正例)标记 y_score：预测得分，可以是正例的估计概率、置信值或者分类器方法的返回值 2.类别不平衡数据 在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。...比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。 类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。...，其针对过采样和欠采样采取不同的解决方案 LR自带参数 处理不均衡的数据 class_weight=“balanced” 参数 根据样本出现的评论自动给样本设置权重 ，在后期学习设置训练集和测试集中的正负样本时或更复杂的分类...，设置权重都是非常重要的步骤 # 处理不均衡的数据 import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 此数据集用于星型预测和分类。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
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。...通过这些技巧，可以为不平衡的数据集构建有效的模型。 处理不平衡数据集的技巧 重采样技术是处理不平衡数据集的最流行方法之一。这些技术涉及减少多数类中的示例数量或增加少数类中的示例数量。...代价敏感学习（Cost-sensitive learning）是另一种可用于处理不平衡数据集的技术。在这种方法中，不同的错误分类成本被分配给不同的类别。...这意味着与错误分类多数类示例相比，模型因错误分类少数类示例而受到更严重的惩罚。 在处理不平衡的数据集时，使用适当的性能指标也很重要。...不平衡数据集的练习 这里我们使用信用卡欺诈分类的数据集演示处理不平衡数据的方法： import pandas as pd import numpy as np from
编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。...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一个常见问题是不平衡类问题。 什么是数据不平衡？ 数据不平衡通常反映数据集中类的不均匀分布。...它是生成综合数据的过程，试图从少数类的观察中随机生成属性的样本。对于典型的分类问题，有许多方法用于对数据集进行过采样。...但是，这个分类器不会平衡数据的每个子集。因此，当对不平衡数据集进行训练时，该分类器将有利于大多数类，并创建一个有偏差的模型。
一、序 不管你在数据科学的哪一个方向研究，可能数据不平衡(imbalanced data)都是一个常见的问题。很多人总是会强调极端状况下的数据不平衡，如医疗数据，犯罪数据等。...但在实际中，更多的不平衡并不会显得那么极端。如果你关注过kaggle上的比赛冠军的分享，你会发现观察数据尤其是了解不平衡情况经常会是第一步（当然还会有其他的预处理和分析）。 ?...除了数据本身外，有些算法如决策树，Logistic回归等对数据的不平衡比较敏感，算法取向会明显朝着数据量比较大的类。如果出现极端不平衡的情况，这些算法很可能完全失效。...随机欠采样是针对数据较多的类别下手。通过随机从样本较多的数据类中采样得到一个较小的子集，将此子集和数据较少的类结合作为新的数据集。 比如，如果正样本有50例，负样本有950例，正样本比例为5%。...五、总结 在面对不均衡数据时，没有一步到位的算法可以解决，可能需要尝试多种策略寻找最适应数据集的算法。在大多数情况下，数据合成方法中的SMOTE及其衍生品效果优于其他数据平衡方法。
2010.11820 来源： 乔治亚理工学院 论文名称：Posterior Re-calibration for Imbalanced Datasets 原文作者：Junjiao Tian 内容提要 当训练标签分布严重不平衡以及测试数据与训练分布不一致时...为了解决由测试标签分布的不平衡引起的偏移问题，我们从最优贝叶斯分类器的角度出发，推导出一种训练后再平衡的技术，该技术可以通过基于KL-divergence的优化来解决。...该方法允许灵活的训练后超参数在验证集上有效地调整，并有效地修改分类器边缘来处理这种不平衡。...我们进一步将该方法与已有的似然偏移方法相结合，从贝叶斯的角度对其进行重新解释，证明我们的方法可以统一处理这两个问题。本文方法可以方便地用于底层架构不可知的概率分类问题。...我们在六个不同的数据集和五个不同的架构上进行了实验，包括大规模的不平衡数据集，例如用于分类的iNaturalist和用于语义分割的Synthia，结果证明了本文方法的先进性和准确性。
这导致了scRNA-seq分析中降维步骤的重大变化，随后导致了不准确的整合结果。 目前，没有任何现有研究量化了数据集不平衡对整合结果和下游生物学结论的影响。...共进行了2600次整合实验，涉及数据集间的下采样，并量化了不平衡对整合结果和下游分析（聚类，差异表达基因分析，细胞类型分类，从查询到参考的预测以及轨迹推断）的影响。...总体而言，分类结果提供了数据集不平衡对细胞类型特定影响的证据，因为在整合后对特定细胞类型进行下采样或消融会导致同一细胞类型的KNN分类F1得分显著下降（ANOVA P 的任何一个显示出不平衡，则可以通过以下方式改变集成步骤：（1）选择一种适合保留生物多样性的集成方法；（2）调整集成方法本身以更好地保留生物多样性；（3）如果数据集已知或怀疑具有时间结构...如果有参考数据集，也可以仅集成不同批次之间共享的假定细胞类型，因为这可以更好地确保在集成步骤中降低不平衡（补充表1）。
然而对于不平衡的分类任务，ACC并不能很好地反映分类器的性能。考虑以下情况：一个含有10000条样本的数据集，其中 。...但在一些工作中，发现存在某些高度不平衡的数据集，在这些数据集上不加任何修改的标准学习模型（如，SVM，Decision Tree等）仍能得到很好的分类结果。...一些研究工作尝试说明不平衡数据集上分类困难的本质原因，这些工作认为分类困难的原因来自于数据分布中的一些本质因素。...我们可以观察到不平衡比的增长并不会影响分类该数据集的难度(图1(c))。而在图1(b)中，数据集由两个相互重叠的二维高斯混合分布生成。...因此类别的不均匀分布给在不平衡数据集上应用标准学习算法带来了困难：这些学习算法的设计背后隐含的优化目标是数据集上的分类准确度，而这会导致学习算法在不平衡数据上更偏向于含更多样本的多数类。
导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。...本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。 准备数据 首先，我们需要准备多分类和不平衡的数据集。...以下是一个简单的示例： import pandas as pd from sklearn.datasets import make_classification # 创建多分类和不平衡的数据集 X,...首先，我们准备了多分类和不平衡的数据集，然后通过类别权重处理不平衡数据，最后使用XGBoost进行多分类任务，并评估了模型的性能。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定多分类和不平衡数据处理的需求。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 数据集预测任务是确定一个人的年收入。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 来源于Kaggle。
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，它们由两类组成：多数（负）类和少数（正）类 可以找到各个领域中不同用例的不平衡数据集： 财务：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为1-2％ 广告投放：点击预测数据集也没有很高的点击率。...这篇文章是关于解释可用于处理不平衡数据集的各种技术的。 1.随机欠采样和过采样 ? 处理高度不平衡的数据集的一种被广泛采用且也许是最直接的方法称为重采样。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
