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不平衡数据集分类的步骤是什么?
不平衡数据集分类的步骤如下:
数据理解和预处理:首先,对不平衡数据集进行数据理解,包括了解数据集的特征、标签分布情况等。然后,进行数据预处理,包括数据清洗、特征选择、特征变换等操作。
采样策略选择:选择适合不平衡数据集的采样策略,常见的策略包括欠采样和过采样。欠采样是通过减少多数类样本数量来平衡数据集,过采样是通过增加少数类样本数量来平衡数据集。还可以使用组合采样策略,如SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)等。
模型选择和训练:选择适合不平衡数据集的分类模型,常见的模型包括决策树、支持向量机、逻辑回归、随机森林等。在训练模型时,可以使用交叉验证等技术来评估模型性能,并进行调参优化。
模型评估和调整:使用评估指标(如准确率、召回率、F1值等)对模型进行评估,判断模型在不平衡数据集上的性能。如果模型表现不佳,可以尝试调整模型参数、改变采样策略等方法来改善模型性能。
结果解释和应用:对模型的结果进行解释和分析,理解模型对不平衡数据集的分类效果。根据实际应用需求,将模型应用到实际场景中,进行预测和决策。
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1
回答
不平衡
数据
集
分类
的
步骤
是什么
?
、
、
我需要任何熟悉我面临
的
问题的人
的
帮助。 我想使用SVM、随机森林和深度神经网络(DNN)对两个不同
的
数据
集
进行
分类
。我
的
一个
数据
集
是平衡
的
,另一个
数据
是高度
不平衡
的
。下面是我
的
数据
集
的
图像,它对于
分类
是
不平衡
的
。 ? 我想要比较用于
浏览 20
提问于2019-04-12
得票数 0
1
回答
高度
不平衡
的
分类
步骤
。我应该上采样和下采样
数据
,还是只上采样
不平衡
的
类
、
、
我有一个高度
不平衡
的
二进制(是/否)
分类
数据
集
。
数据
集
当前有appx 0.008% 'yes‘。我遇到了两种方法来处理这种
不平衡
。在对变量运行MinMaxScaler之后,执行以下
步骤
oversample = SMOTE(sampling_strategyunde
浏览 3
提问于2020-05-14
得票数 0
1
回答
正确
的
数据
准备
步骤
顺序?
、
假设您有一个二进制
分类
问题,以及一个包含20,000条观测和20列
的
数据
集
。目标变量非常
不平衡
,存在缺失值、倾斜分布、离群点等。 我
的
问题是,在一般意义上,应该执行这些
数据
预处理
步骤
的
顺序
是什么
?填写缺失值,规范化/标准化
数据
,处理偏斜,处理异常值,平衡目标变量类
浏览 0
提问于2017-03-16
得票数 2
1
回答
如何为
不平衡
的
数据
设置多类
分类
中
的
权重?
、
、
从这个职位中,我知道您可以为
不平衡
的
数据
集
设置scale_pos_weight。然而,对于
不平衡
数据
集中
的
多
分类
问题,我不太明白如何在dmatrix中设置权重参数。如何对多
分类
问题中
的
不平衡
数据
集
使用XGBoost?
浏览 0
提问于2017-08-22
得票数 4
3
回答
在计算
不平衡
数据
集
时,应该采用哪一种平均法?
、
、
我正在对
不平衡
的
数据
集
执行二进制
分类
任务。,使用:sklearn.metrics.roc_auc_score(y_true, y_score, average='macro'),和我计算ROC,有两个问题: 我不确定平均macro是否受类
不平衡
的
影响,在这种情况下(对
不平衡
类进行
分类
时)最佳平均
是什么
?有没有参考
的
方法,说明如何科学-学习计算中华民国AUC与不同
的</
浏览 2
提问于2016-09-19
得票数 0
3
回答
对于
不平衡
的
分类
,是否应该平衡验证
数据
集
?
、
、
我正在为
不平衡
的
数据
建立一个二进制
分类
模型(例如,90%
的
Pos类和10%
的
Neg类)。我已经平衡了我
的
训练
数据
集
,以反映一个50/50
的
类分割,而我
的
保留(训练
数据
集
)保持与原始
数据
分布相似(即90%比10%)。我
的
问题是关于在CV超参数过程中使用
的
验证
数据
。或 2)训练褶皱应保持
浏览 0
提问于2020-06-15
得票数 10
回答已采纳
1
回答
分类
测试
集
准确率低于验证
、
、
我
的
验证
集
具有很高
的
分类
准确率。但由于
数据
不平衡
,测试
数据
较低。请在这里推荐。 在验证
集
上获得高精度,但在测试
集
上获得低精度
的
原因可能
是什么
?
浏览 0
提问于2020-03-07
得票数 0
1
回答
关于
不平衡
类
的
辅助权值
、
考虑一个将被拆分为训练和测试
的
数据
集
。该模型将使用火车组学习,并使用未见测试
集
进行评估。现在,
数据
集
是
不平衡
的
--它包含了更多属于特定类
的
示例。在这种情况下,平衡它
的
方法之一(除了这里提到
的
方法:
不平衡
数据
集
分类
的
训练、测试分割)是根据样本分配权重。分配权重
的
正确方法
是什么
?
浏览 0
提问于2019-11-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
不平衡
数据
集
的
交叉验证模式
、
、
、
基于以前
的
帖子,我理解在使用
不平衡
数据
集训练二进制
分类
模型时,需要确保CV过程中
的
验证折叠具有与原始
数据
集
相同
的
不平衡
分布。我
的
问题是关于最好
的
训练模式。假设我有一个包含500万个样本
的
不平衡
数据
集
,其中90%是pos类,10%是neg类,我将使用5倍
的
CV进行模型调优。现在我有两个选择:
步
浏览 0
提问于2020-06-16
得票数 1
1
回答
AUC高,召回率100%,但准确率和F1低。
、
、
、
、
我有一个
不平衡
的
数据
集
,它有43323行,其中9行属于“failure”类,其他行属于“normal”类。我用100%
的
召回率和94.89%
的
AUC训练了一个用于测试
数据
的
分类
器(0.75/0.25,分层分裂为y)。而
分类
器
的
精度为0.18%,F1评分为0.37%。,我假设我可以通过更改阈值来获得更好
的
F1分数,但是我失败了(我检查了0到1之间
的
阈值,<
浏览 2
提问于2022-10-19
得票数 0
2
回答
多类
分类
的
评价方法
、
、
、
、
我正在寻找
的
单一数字评估方法,可以用于考虑
不平衡
的
数据
集
的
多类
分类
任务。例如,由二进制
分类
器定义
的
ROC-AUC是单个数字,并考虑了
不平衡
的
数据
集
.另一方面,精度是单个数字,定义为多类
分类
器,不考虑
不平衡
的
数据
集
。最后,定义了多类
的
混淆矩阵,考虑到了这一点,
浏览 0
提问于2018-05-05
得票数 3
回答已采纳
2
回答
不平衡
类
的
逻辑回归学习
、
、
我正在用python中sklearn
的
逻辑回归解决一个
分类
问题。 我
的
问题是一般
的
/一般
的
。我有一个包含两个类/结果(正/负或1/0)
的
数据
集
,但该集非常
不平衡
。有~5%
的
阳性和~95%
的
阴性。我知道有许多方法可以处理这样
的
不平衡
问题,但还没有找到一个很好
的
解释来说明如何使用sklearn包正确地实现。到目
浏览 1
提问于2013-02-14
得票数 21
1
回答
为什么过采样后高度
不平衡
的
数据
集
的
准确性会降低?
、
、
、
、
我创建了一个合成
数据
集
,其中一个类中有20个样本,另一个类中有100个,因此创建了一个
不平衡
的
数据
集
。平衡前
的
数据
分类
准确率为80%,而平衡后
的
分类
准确率为60% (即两个类别的100个样本)。可能
的
原因
是什么
?
浏览 0
提问于2018-02-23
得票数 7
回答已采纳
4
回答
如何查找
数据
集
是平滑
的
还是
不平衡
的
?
、
、
、
、
我没有几个
数据
集
可以实验
分类
(多类).这些
数据
集
大约有400 are。我想知道
数据
集
是平衡
的
还是
不平衡
的
。如何用任何科学方法来了解
数据
集
是平衡
的
还是
不平衡
的
?
浏览 0
提问于2019-10-13
得票数 0
1
回答
如何在r中创建一些
数据
集
?
、
、
我正在研究
不平衡
的
学习问题。“
不平衡
”是指
数据
集
在其类别之间表现出不均匀
的
分布,例如,您给出了一个具有1000个示例
的
二进制
分类
问题。大多数
分类
算法没有考虑
数据
集
的
潜在分布,因此没有处理这种“
不平衡
的
学习问题”。因为如果他们把所有的例子都归为0级,那么他们就有90%
的
准确率。 类
不平衡
分类
<e
浏览 0
提问于2017-10-22
得票数 0
1
回答
加权损失计算权重选择背后
的
逻辑?
、
、
、
、
选择计算加权乙状结肠交叉熵损失
的
权重或在
不平衡
数据
集
情况下
的
任何加权损失
的
一般逻辑
是什么
?问题域是基于视觉/图像
分类
的
。
浏览 0
提问于2019-12-21
得票数 3
2
回答
不平衡
训练
数据
集中正向类概率接近50
的
模型预测
、
我有一个二元
分类
模型,其中我预测
的
正类,只占整个训练
数据
集
的
10%。这个
不平衡
的
数据
集
的
问题是,我
的
模型对正类
的
预测概率不超过0.6。为什么会这样?我知道这是由于
不平衡
的
数据
集
,有一些答案,建议如何处理
不平衡
的
数据
集
。 我以前处理过
浏览 0
提问于2019-10-21
得票数 2
1
回答
如何防止Keras总是预测我
的
数据
的
潜在分布?
、
、
我正在一个非常
不平衡
的
数据
集
上训练一个深度CNN,用于一个二进制
分类
问题。我有90%0和10%1。为了惩罚1
的
错误
分类
,我使用了一个由sklearn
的
compute_class_weight()确定
的
class_weight。在传递给fit_generator()
的
验证元组中,我使用了一个由sklearn
的
compute_sample_weight()计算
的
sample_weigh
浏览 0
提问于2017-11-07
得票数 0
1
回答
最大限度地提高
不平衡
数据
集中多数类
的
预测精度
、
、
、
当谈到
不平衡
的
数据
集
时,大多数文章都会提到最大限度地预测少数群体(例如,欺诈检测)。我有一个
不平衡
的
数据
集
(比率约为1:20)。其中,我感兴趣
的
是实现最高预测精度
的
的
多数级。我
的
工作是Python。我研究过
的
可能
的
解决办法是: 更改某些
分类
模型
的
损失/
浏览 0
提问于2018-06-25
得票数 0
1
回答
如何下载\向上
的
样本文本?
、
我有5566个样本
的
数据
集
--一列是食谱描述
的
文本,另一列
是什么
税种。我
的
数据
有很大
的
不平衡
:在处理这类
数据
时,有什么好方法呢?据我所知,SMOT是行不通
的
。
浏览 0
提问于2022-03-27
得票数 1
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