首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用R处理不平衡的数据

在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。...所以建议使用平衡的分类数据集进行训练。 在本文中,我们将讨论如何使用R来解决不平衡分类问题。...检查非平衡数据 通过下面的操作我们可以看到应变量的不平衡性: 我们可以借助dplyr包中的group_by函数对Class的值进行分组: library(dplyr) creditcard_details...[原始数据的正负样本数] 在处理之前,异常的记录有394条,正常的记录有227K条。 在R中,ROSE和DMwR包可以帮助我们快速执行自己的采样策略。...这些采样方法在Python中也可以很轻松地实现,如果想要参阅完整的代码,可以查阅下面提供的Github链接。 训练数据集及代码 训练数据集 本文的R、Python实现代码

1.7K50

机器学习中如何处理不平衡数据?

一个可能的原因是:你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...你之所以获得这种「naive」的结果,原因很可能是你使用的训练数据是不平衡数据集。 本文将介绍解决不平衡数据分类问题的多种方法。...但是,数据不平衡不代表两个类无法很好地分离。...在这个例子中,如果均值差别足够大,即使不平衡类也可以分离开来。 在这里我们看到,与前一种情况相反,C0 曲线并不总是高于 C1 曲线,因此有些点出自 C1 类的概率就会高于出自 C0 的概率。...如果两个类是不平衡、不可分离的,且我们的目标是获得最大准确率,那么我们获得的分类器只会将数据点分到一个类中;不过这不是问题,而只是一个事实:针对这些变量,已经没有其他更好的选择了。

97420
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    如何修复不平衡的数据集

    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。...pd.DataFrame(oversampled_trainX)], axis=1) oversampled_train.columns = normalized_df.columns 还记得我说过不平衡的数据将如何影响功能相关性吗...在解决不平衡问题之前,大多数功能都没有显示任何相关性,这些相关性肯定会影响模型的性能。由于 特征相关 对整个模型的性能确实很重要,因此修复不平衡很重要,因为它也会影响ML模型的性能。...总之,每个人都应该知道,建立在不平衡数据集上的ML模型的整体性能将受到其预测稀有点和少数点的能力的限制。识别和解决这些问题的不平衡性对于所生成模型的质量和性能至关重要。

    1.2K10

    机器学习中如何处理不平衡数据?

    一个可能的原因是:你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。 假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。...你之所以获得这种「naive」的结果,原因很可能是你使用的训练数据是不平衡数据集。 本文将介绍解决不平衡数据分类问题的多种方法。...但是,数据不平衡不代表两个类无法很好地分离。...在这个例子中,如果均值差别足够大,即使不平衡类也可以分离开来。 在这里我们看到,与前一种情况相反,C0 曲线并不总是高于 C1 曲线,因此有些点出自 C1 类的概率就会高于出自 C0 的概率。...如果两个类是不平衡、不可分离的,且我们的目标是获得最大准确率,那么我们获得的分类器只会将数据点分到一个类中;不过这不是问题,而只是一个事实:针对这些变量,已经没有其他更好的选择了。

    1.2K20

    如何解决机器学习中的数据不平衡问题?

    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....7、集群丰富类 Sergey Quora 提出了一种优雅的方法,他建议不要依赖随机样本来覆盖训练样本的种类,而是将 r 个群体中丰富类别进行聚类,其中 r 为 r 中的例数。...但事实上,如果设计的模型适用于不平衡数据,则不需要重新采样数据,著名的 XGBoost 已经是一个很好的起点,因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。

    2.5K90

    机器学习Caret--R处理不平衡数据

    不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大,例如2000的人群中,某疾病的发生只有100 (5%)人,那么疾病发生与不发生为 1:19。这种情况下的数据称为不平衡数据。...在真实世界中,不管是二分类或三分类,不平衡数据的现象普遍存在,尤其是罕见病领域。...数据不平衡的分类问题中,常用f1-score、ROC-AUC曲线见CSDN数据不平衡处理方法。...针对机器学习中的数据不平衡问题,建议更多PR(Precision-Recall曲线),而非ROC曲线,如果采用ROC曲线来作为评价指标,很容易因为AUC值高而忽略实际对少两样本的效果其实并不理想的情况。...我们可以使用R中的PRROC包来计算5个模型的精确查全率曲线下的面积area under the precision-recall curve (AUPRC)。

    89020

    特征锦囊:如何在Python中处理不平衡数据

    今日锦囊 特征锦囊:如何在Python中处理不平衡数据 ?...Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据的理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python中具体如何处理失衡样本 印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章...到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景中,在分类问题中,类别之间的分布不均匀就是失衡的根本,假设有个二分类问题,target为y,那么y的取值范围为0和1,当其中一方(比如y=1)的占比远小于另一方...Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解,我们引入一个数据集,来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N,对于每一个少数类样本x,从其k近邻中随机选择若干个样本,假设选择的近邻为xn。

    2.4K10

    机器学习中的类不平衡问题

    类别不平衡(class-imbalance)就是值分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。不是一般性,本节假定正类样例较少,反类样例较多。...在现实的分类任务中,我们经常会遇到类别不平衡,例如在通过拆分法解多分类问题时,即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,因此有必要了解类别不平衡性处理的基本方法。...但是,我们的分类器是基于式(1)进行比较决策,因此,需对其预测值进行调整,使其基于式(1)决策时,实际上是在执行式(2),要做到这一点很容易,只需令 这就是类别不平衡学习的一个基本决策------"...)”,即增加一些正例使得正、反例数目接近,然后再进行学习;第三类则是直接基于原始训练集进行学习,但在用训练好的分类器进行预测时,将式(3)嵌入到其决策过程中,称为“阈值移动”(thresholding-moving...值得一提的是,“再缩放”也是“代价敏感学习”(cost-sensitive learning)的基础,在代价敏感学习中将式(3)中的 用 代替即可,其中 是将正例误分为反例的代价, 是将反例误分为正例的代价

    61010

    开发 | 如何解决机器学习中的数据不平衡问题?

    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....7、集群丰富类 Sergey Quora提出了一种优雅的方法,他建议不要依赖随机样本来覆盖训练样本的种类,而是将r个群体中丰富类别进行聚类,其中r为r中的例数。每个组只保留集群中心(medoid)。...但事实上,如果设计的模型适用于不平衡数据,则不需要重新采样数据,著名的XGBoost已经是一个很好的起点,因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。

    1K110

    目标检测中的不平衡问题综述

    今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文:Imbalance Problems in Object Detection: A Review,作者详细考察了目标检测中的不平衡问题(注意不仅仅是样本中的不平衡问题...弄清这个问题,非常重要,作者让我们重新审视目标检测的数据和算法流程,对于任何输入的特性的分布,如果它影响到了最终精度,都是不平衡问题。 一个我们最常想到的不平衡问题是:目标类别的不平衡。...作者将不平衡问题分成四种类型,如下表: ? 1. 类别不平衡:前景和背景不平衡、前景中不同类别输入包围框的个数不平衡; 2....尺度不平衡:输入图像和包围框的尺度不平衡,不同特征层对最终结果贡献不平衡; 3. 空间不平衡:不同样本对回归损失的贡献不平衡、正样本IoU分布不平衡、目标在图像中的位置不平衡; 4....主流目标检测算法的训练大致流程,与四种不平衡问题的示例: ? 作者将目前上述不平衡问题及相应目前学术界提出的解决方案,融合进了下面这张超有信息量的图(请点击查看大图): ?

    1.7K20

    如何处理机器学习中类的不平衡问题

    不平衡类使机器学习的“准确性”受到破坏。这在机器学习(特别是分类)中是一个非常普遍的问题,在每个类中都有一个不成比例的数据集。标准的准确性不再可靠地度量性能,这使得模型培训更加棘手。...在本教程中,我们将探讨5种处理不平衡类的有效方法。 ? 在我们开始之前的重要说明: 首先,请注意,我们不会分离出一个单独的测试集,调优超参数,或者实现交叉验证。 换句话说,我们不打算遵循最佳实践。...因此,如果我们总是预测0,我们就能达到92%的准确率。 不平衡类的危害 现在我们有了一个数据集,我们可以真正地展示不平衡类的危害。...print( roc_auc_score(y, prob_y_2) ) # 0.568096626406 好吧……这与在不平衡的数据集上训练的原始模型相比如何?...你可以将它们组合成一个单一的“欺诈”类,并将此问题作为二进制分类。 结论与展望 在本教程中,我们讨论了5个处理机器学习不平衡类的方法。

    1.3K80

    解决机器学习中不平衡类的问题

    大多数实际的分类问题都显示了一定程度的类不平衡,也就是当每个类不构成你的数据集的相同部分时。适当调整你的度量和方法以适应你的目标是很重要的。...这些场景通常发生在检测的环境中,比如在线的滥用内容,或者医疗数据中的疾病标记。 现在,我将讨论几种可以用来解决不平衡类问题的技术。...代价敏感学习 在常规学习中,我们平等地对待所有的错误分类,这导致了分类中的不平衡问题,因为在大多数类中识别少数类没有额外的奖励(extra reward)。...对于异常检测的聚类方法的可视化 结论 希望这些方法的组合能让你创建更好的分类器。就像我之前说过的,这些技术中的其中一些可以更好地适应不同程度的不平衡。...例如,简单的采样技术可以使你克服轻微的不平衡,而极端的不平衡可能需要异常检测方法。最终,对于这个问题,没有一种万能的方法,你只需尝试每个方法,看看它们如何成功地应用于你的特定用例和度量。

    85160

    如何针对数据不平衡做处理?

    背景 数据和特征决定了机器学习的上限,模型和算法只是不断逼近这个上限。 无论是做比赛还是做项目,都会遇到一个问题:类别不平衡。...这与 数据分布不一致所带来的影响不太一样,前者会导致你的模型在训练过程中无法拟合所有类别的数据,也就是会弄混,后者则更倾向于导致模型泛华能力减弱。...数据扩充 数据不平衡,某个类别的数据量太少,那就新增一些呗,简单直接。 但是,怎么增加?如果是实际项目且能够与数据源直接或方便接触的时候,就可以直接去采集新数据。.../processed_images/rotate_270.jpg") 2. sampler 2.1 采样 如果说类别之间的差距过大,有效的数据增强方式肯定不能弥补这种严重的不平衡,这个时候就需要在模型训练过程中对采样过程进行处理了...(weights, num_samples, replacement=True) 源码: class WeightedRandomSampler(Sampler): r"""Samples elements

    1.4K40

    如何处理机器学习中数据不平衡的分类问题

    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....') # define undersample strategy undersample2 = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5) 这里定义产生一个极度不平衡的数据...SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。

    1.5K10

    学习| 如何处理不平衡数据集

    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。 ?...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。...在本文中,我将使用Kaggle中的信用卡欺诈交易数据集,可以从这里下载。 首先,让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见,非欺诈交易远远超过欺诈交易。...pd.DataFrame(oversampled_trainX)], axis=1) oversampled_train.columns = normalized_df.columns 还记得我说过不平衡的数据会如何影响特征相关性吗...总之,每个人都应该知道,建立在不平衡数据集上的ML模型的总体性能将受到其预测罕见点和少数点的能力的限制。识别和解决这些点之间的不平衡对生成模型的质量和性能至关重要。

    2.1K40

    机器学习中样本比例不平衡的处理方法

    推荐阅读时间:5min~12min 主要内容:机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中,常常会遇到样本比例不平衡的问题,如对于一个二分类问题,正负样本的比例是 10:1。...这种现象往往是由于本身数据来源决定的,如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题,但是实际获取的数据又往往是不平衡的,因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。...样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合,即总是将样本分到了样本数较多的分类中;除此之外,一个典型的问题就是 Accuracy Paradox,这个问题指的是模型的对样本预测的准确率很高,但是模型的泛化能力差...针对样本的不平衡问题,有以下几种常见的解决思路 搜集更多的数据 改变评判指标 对数据进行采样 合成样本 改变样本权重 1 搜集更多的数据 搜集更多的数据,从而让正负样本的比例平衡,这种方法往往是最被忽视的方法...但是需要注意,当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时,这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。

    2.1K50

    机器学习:如何解决类别不平衡问题

    类别不平衡是一个常见问题,其中数据集中示例的分布是倾斜的或有偏差的。 1. 简介 类别不平衡是机器学习中的一个常见问题,尤其是在二元分类领域。...从多分类到二分类 我们将介绍二元分类的概念以及如何利用它来解决类别不平衡的挑战。二元分类涉及将数据集分为两组:正组和负组。通过将问题分解为多个二类问题,这些原则也可以扩展到多类问题。...这种技术使我们能够解决类不平衡问题,并利用一系列方法来增强我们模型的性能。 3. 常用方法 有几种方法可用于解决机器学习中的类不平衡问题。...然而,如果使用得当,这种技术可以成为解决类不平衡和提高模型性能的有效方法。 4. 分类指标 在机器学习中处理不平衡数据集时,选择正确的评估指标以准确评估模型的性能至关重要。...检测和诊断类不平衡可能具有挑战性,使用适当的指标来识别它很重要。 总结 类不平衡是机器学习中的一个常见问题,当数据集中的示例分布倾斜或有偏差时,就会发生这种情况。

    1.3K20

    植物中多年多点不平衡数据数据如何计算遗传力

    有老师问我如果数据不平衡,比如多年多点的数据,有些品种(家系)种了3年5点,有些品种种了2年8点,那这样不平衡的多年多点数据如何根据公式计算遗传力呢?如何计算调和平均数呢? 2....问题的解决思路: 1, 单因素方差分析, 或者使用混合线性模型 2, 会得到品种的方差组分Vg和残差的方差组分Ve 3, 遗传力的计算方法是Vg/(Vg+Ve/r),R为区组数 ?...注意 如果每个地点的品种数不一样, 这里地点的L, G, R, 需要用调和平均数. 如果模型中,有些方差组分为0,将其去掉即可。...如何计算调和平均数 上面不同试验计算遗传力时,这里的遗传力都是植物或者林木中的家系遗传力或者小区遗传力,而不是单株遗传力(个体遗传力),因此在分母中需要除以重复数。...单点随机区组中,残差要除以重复数R 一年多点试验中,品种与地点方差组分互作除以地点数,残差除以(地点数*重复数) 多点多点试验也是类似,具体见上面公式 问题来了,如果重复数不一样,比如单点随机区组中,由于缺失值的存在

    2.2K30

    机器学习中的数据不平衡解决方案大全

    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。...7、集群丰富类 Sergey Quora提出了一种优雅的方法,他建议不要依赖随机样本来覆盖训练样本的种类,而是将r个群体中丰富类别进行聚类,其中r为r中的例数。...但事实上,如果设计的模型适用于不平衡数据,则不需要重新采样数据,著名的XGBoost已经是一个很好的起点,因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。

    99340

    【机器学习】如何解决数据不平衡问题

    在机器学习的实践中,我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况,也叫数据倾斜。...对于数据倾斜的情况,如果选取的算法不合适,或者评价指标不合适,那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意,所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。...---- 什么是类别不平衡问题 我们拿到一份数据时,如果是二分类问题,通常会判断一下正负样本的比例,在机器学习中,通常会遇到正负样本极不均衡的情况,如垃圾邮件的分类等;在目标检测SSD中,也经常遇到数据不平衡的情况...这就导致了训练效率低下和简单的负面样本引发整个模型表现下降的问题。 ---- 如何解决不平衡问题 1....在实际情况中,我们尽可能的需要保持训练和测试的样本的概率分布是一致的,如果测试样本的分布是不平衡的,那么训练样本尽可能与测试样本的分布保持一致,哪怕拿到手的是已经清洗和做过预处理后的平衡的数据。

    1.6K50
    领券