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。...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。...本文将详细介绍数据集不平衡问题的成因、影响及常见解决方案。...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。...小结 数据集不平衡问题是机器学习和深度学习中常见的问题。通过本文的介绍，希望大家能够理解数据集不平衡的成因、影响及常见解决方法，并在实际项目中灵活应用这些技术，构建更为准确和鲁棒的模型。
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。...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。...目的是演示如何系统地解决问题，以及某些为不平衡分类问题设计的算法。
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。...在我们的日常生活中，不平衡的数据是非常常见的比如本篇文章将使用一个最常见的例子，信用卡欺诈检测来介绍，在我们的日常使用中欺诈的数量要远比正常使用的数量少很多，对于我们来说这就是数据不平衡的问题。...除了PCA输出的特征以外，这个数据集还包括与每笔交易相关的美元金额、以秒为单位的连续时间索引，以及一个表示存在或不存在欺诈的二进制目标。...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。...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。
在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。...The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves, ICML 2006 不平衡场景下学习困难的来源： 通常情况下，类别不平衡程度越高，数据集的分类难度越大...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。...在模型复杂度不变的情况下，分类性能会因子概念个数的增多而变差。因此该问题的解决办法也较为简单：上更大容量的模型（DL: 更宽，更深，更强）。...另外，在实际的工业应用当中，这些难度因素还会与其他实际问题一同出现，如特征中的缺失值，巨大的数据集规模等。 图1：在不同程度的类别不平衡下，分布重叠/不重叠的两个数据集。
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。...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。...如果我们在不解决此问题的情况下训练二进制分类模型，则该模型将完全有偏差。它还会影响要素之间的相关性，稍后我将向您展示如何以及为什么。 现在，让我们介绍一些解决类不平衡问题的技术。...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。...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。...这些值需要分别编码为0和1，以满足分类算法对二进制不平衡分类问题的期望。 可以使用read_csv()这一Pandas函数将数据集加载为DataFrame数据结构，注意指定header=None。...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。
数据不平衡的分类问题 机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...而极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....（1:100的二分类问题），以oversample为例看一下具体实现的过程： # define dataset from collections import Counter from sklearn.datasets...GAN同样也可以用于解决数据不平衡的问题上，如DCGAN（DOI: 10.23919/ChiCC.2018.8483334）用深度卷积网络实现GAN; SDGAN （DOI: 10.1109/TASE.2020.2967415
从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sample overwhelming的问题。...现在依然常用的方法特性比较如下： 接下来， 通过修改过的Cifar数据集来比较这几种方法在分类任务上的表现，当然， 主要还是期待Focal Loss的表现。...实验数据 实验数据集 Cifar-10, Cifar-100。使用Cifar的原因没有别的， 就因为穷，毕竟要像Focal Loss论文里那样跑那么多的大实验对大部分学校和企业来说是不现实的。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...衡量方式 在这种不平衡的二分类问题里， 准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准.
从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sample overwhelming的问题。...现在依然常用的方法特性比较如下： 接下来， 通过修改过的Cifar数据集来比较这几种方法在分类任务上的表现，当然， 主要还是期待Focal Loss的表现。...实验数据 实验数据集 Cifar-10, Cifar-100。使用Cifar的原因没有别的， 就因为穷，毕竟要像Focal Loss论文里那样跑那么多的大实验对大部分学校和企业来说是不现实的。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...衡量方式 在这种不平衡的二分类问题里， 准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准. 实现细节 CE(Cross Entroy Loss) OHEM 分为以下三步： 1.
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...，即：FPR （False Positive Rate ✒️✒️根据不同的阈值计算数据集不同的TPR和FPR ROC 曲线图像中，4 个特殊点的含义： (0, 0) 表示所有的正样本都预测为错误...，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
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。...这会导致更高的准确率得分，但少数类别得分较低。 另一个问题是，当模型暴露于新的、看不见的数据时，它可能无法很好地泛化。这是因为该模型是在倾斜的数据集上训练的，可能无法处理测试数据中的不平衡。...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...总结 在这篇文章中，我们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。不平衡的数据集可能是机器学习中的一个常见问题，并可能导致在预测少数类时表现不佳。
在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。...The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves, ICML 2006 不平衡场景下学习困难的来源： 通常情况下，类别不平衡程度越高，数据集的分类难度越大...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。...在模型复杂度不变的情况下，分类性能会因子概念个数的增多而变差。因此该问题的解决办法也较为简单：上更大容量的模型（DL: 更宽，更深，更强）。...另外，在实际的工业应用当中，这些难度因素还会与其他实际问题一同出现，如特征中的缺失值，巨大的数据集规模等。 ? 图1：在不同程度的类别不平衡下，分布重叠/不重叠的两个数据集。
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。
这里的问题是提高识别罕见的少数类别的准确率，而不是实现更高的总体准确率。 当面临不平衡的数据集的时候，机器学习算法倾向于产生不太令人满意的分类器。...除了欺诈性交易，存在不平衡数据集问题的常见业务问题还有： 识别客户流失率的数据集，其中绝大多数顾客都会继续使用该项服务。具体来说，电信公司中，客户流失率低于 2%。...处理不平衡数据集的方法 2.1 数据层面的方法：重采样技术 处理不平衡数据集需要在往机器学习算法输入数据之前，制定诸如提升分类算法或平衡训练数据的类（数据预处理）的策略。...；并且当训练数据集很大时，可以通过减少样本数量来解决存储问题。...通常用于解决不平衡数据集问题的先进 bagging 技术之一是 SMOTE bagging。这个办法采取了一种完全不同于传统 bagging 技术的办法来创造每个 Bag/Bootstrap。
由于这些背景在单细胞数据分析中很常见，整合方法和分析流程必须能够明确解决数据集不平衡问题，否则整合结果可能导致不准确的生物学结论。...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 的基准测试研究应详尽地展示那些明确寻求解决数据集不平衡问题的技术，并包括几个存在高度不平衡的数据集。...最后，此分析专注于scRNA-seq整合，没有纳入多模态数据集和技术，尽管可能进行外推，但这必须通过未来研究确认，其中应处理联合和单独分析的多模态数据集的不平衡整合问题。
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。...数学建模模拟赛题内容：运动员兴奋剂检测 那么我们如何解决这些问题呢？ 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 ?...imbalanced-learn（imblearn）是一个Python软件包，用于解决不平衡数据集的问题。
今天继续为同学们讲述剩余3种有效的技术来解决不平衡数据集所带来的问题。 3.模型中的类权重 ? 大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。...通常，在这种情况下，F1分数是我想要的 评估指标。 F1分数是介于0和1之间的数字，是精确度和查全率的调和平均值。 ? 那有什么帮助呢？ 让我们从二进制预测问题开始。...通过更多正面示例获得更多数据，将有助于您的模型对多数和少数派有更多样化的认识。 b）将问题视为异常检测 您可能希望将分类问题视为异常检测问题。...异常检测 是指识别稀有物品，事件或观察结果，这些发现因与大多数数据有明显差异而引起怀疑 您可以使用隔离林或自动编码器进行异常检测。 c）基于模型 一些模型特别适合于不平衡的数据集。...例如，在增强模型中，我们对在每次树迭代中被错误分类的案例赋予更多权重。 结论 使用不平衡的数据集时，没有一种大小可以适合所有人。您将不得不根据自己的问题尝试多种方法。
在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。...当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...4、组合不同的重采样数据集 成功泛化模型的最简单方法是使用更多的数据，问题是像逻辑回归或随机森林这样开箱即用的分类器，倾向于通过舍去稀有类来泛化模型。
在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，拥有适当平衡的数据并不常见。...准确率悖论 在分类问题中处理不平衡数据时要考虑的基本问题之一是使用的度量。...准确率Accuracy 是一种度量标准，用于衡量真实肯定和真实否定之间的平衡，但是，当数据集出现类不平衡问题时，模型很可能会学习将所有内容归类为优势类，在这种情况下归类为类0。...[6]提供了一套处理类不平衡问题的算法。这一套算法分为四类:欠采样、过采样、过/欠采样结合和集成学习方法。出于我们的目的，在这种情况下，我们将只使用欠采样和过采样扩展。 下面的示例将使用不平衡数据集。...如我们所见，生成的数据集存在类不平衡的问题，比率为1:10。在应用欠采样和过采样算法之前，我们将定义一个函数，该函数能够使用固定的数据集训练决策树。
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