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------"...现有技术大体有三类：第一类是直接对训练集里的反类进行“欠采样(undersampling)"，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；第二类是对训练集里的正类样例进行“过采样(oversampling...)”，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
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。...如果没有这样做，你可能会在用例的上下文中为一个没有意义的度量进行优化。 ? 例如,假设你有两个类- A类和B类。A类在你的数据集中占了90%,B类占了10%,但是你最感兴趣是B类中的识别实例。...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）。...代价敏感学习改变了这种情况,并使用一个函数C(p, t)(通常表示为一个矩阵),其中指定将t类实例错误分类成p类实例。这让我们惩罚少数类的错误分类多于多数类的错误分类,希望以此增加真阳性率。...成本函数矩阵样本 采样 解决不平衡的数据集的一种简单方法就是通过对少数类的实例进行采样，或者对大多数类的实例进行采样。
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。...许多机器学习算法的设计是为了在默认情况下最大化总体的精确性。...接下来，我们将研究处理不平衡类的第一个技巧:对少数类进行采样。 1．上采样少数类 上采样是随机复制少数类的观察结果，以强化其信号。这样做有几个启发，但最常用的方法是简单地用替换来重新采样。...5．使用树型结构算法 我们将考虑的最后一种策略是使用树型结构算法。 决策树通常在不平衡的数据集上表现良好，因为它们的层次结构允许它们从两个类中学习信号。...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。
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。...本文整理了数据科学研究者Devin Soni发布的一篇博文的主要内容，分析了不平衡类的情况，并讨论了几种解决方案：度量指标、代价敏感学习、采样方法、异常检测。...妥善调整评价指标和方法以适应目标是非常重要的，如果没有这样做，最终可能会因为所用的不平衡样本而得到一个无意义的指标。 例如，假设有两个类A和B....例如，如果我们试图检测不良内容（辱骂、欺骗内容等），手动审核人员发现实际上非不良内容是极少的，但要识别不良内容则更加困难。...▌代价敏感学习 ---- ---- 在常规学习中，我们平等对待所有错误类别，因为没有针对少数类的奖励机制，所以这会导致不平衡的分类问题。
机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一，前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富，然而在工业界的应用中我们可以看到，应用场景千千万万，数据千千万万但是我们的模型却依然是那些...，在机器学习的应用中对数据的处理与分析往往扮演着比模型更加重要的角色，本文针对机器学习应用数据处理的一个方面即“不平衡数据”下的机器学习方法进行了简单介绍。...为什么不平衡学习 传统的学习方法以降低总体分类精度为目标，将所有样本一视同仁，同等对待，如下图1所示，造成了分类器在多数类的分类精度较高而在少数类的分类精度很低。...的数据集，即使把所有样本都预测为多数类其精度也能达到$500/501$之高，很显然这并不是一个很好的学习效果，因此传统的学习算法在不平衡数据集中具有较大的局限性。...图1 传统学习在不平衡数据下的缺点 公式1 逻辑回归的交叉熵损失函数 不平衡学习的方法 既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？
前言 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%。...，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。...该库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。...机器学习算法：除了重采样技术和组合方法外，imbalanced-learn还包含了一些专门为不平衡数据集设计的机器学习算法，如Easy Ensemble classifier、Balanced Random...可扩展性：该库支持与scikit-learn和Pandas等常见的Python库集成，可以方便地与其他的机器学习算法和工具进行组合和使用。
一、前述 回归问题求解时梯度下降由于样本数据的多样性，往往对模型有很大的影响，所以需要对样本数据做一些优化 二、归一化 1、背景 各个维度的输入如果在数值上差异很大，那么会引起正确的w在各个维度上数值差异很大...这样找寻w的时候，对各个维度的调整基本上是按照同一个数量级来进行调整的。因此需要归一化。...2、归一化方法 • 归一化的一种方法：最大值最小值法 • 缺点是抗干扰能力弱 • 受离群值得影响比较大 • 中间容易没有数据 归一化的一种方法：方差归一化 • 优点是抗干扰能力强，和所有数据都有关 ....使数量级在一个量级 • 缺点是最终未必会落到0到1之间 • 牺牲归一化结果为代价提高稳定 归一化的一种方法：均值归一化 3、案例分析一 ? 优化方法：方差归一化 结果： ? ? ?...解决办法：尽可能让X的各个维度上取值有正有负。 均值归一化，每个数量减去平均值。 ?
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。...其原因是模型将大多数的样本都归类为样本数较多的那一类，如下所示 准确率为 而假如将所有的样本都归为预测为负样本，准确率会进一步上升，但是这样的模型显然是不好的，实际上，模型已经对这个不平衡的样本过拟合了...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。...，当这样的样本被误分时，其损失值要乘上相应的权重，从而让分类器更加关注这一类数目较少的样本。
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。...交叉验证的过程实际上是将实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。...One Class SVM 是指你的训练数据只有一类正（或者负）样本的数据， 而没有另外的一类。在这时，你需要学习的实际上你训练数据的边界。而这时不能使用最大化软边缘了，因为你没有两类的数据。...聚类后的样本进行有监督学习 经过上述步骤的聚类操作，我们对富类训练样本进行了筛选，接下来我们就可以将相等样本数的K个正负样本进行有监督训练。如下图所示： ?
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。...交叉验证的过程实际上是将实验重复做 K 次，每次实验都从 K 个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后把得到的 K 个实验结果平均。...One Class SVM 是指你的训练数据只有一类正（或者负）样本的数据， 而没有另外的一类。在这时，你需要学习的实际上你训练数据的边界。而这时不能使用最大化软边缘了，因为你没有两类的数据。...聚类后的样本进行有监督学习 经过上述步骤的聚类操作，我们对富类训练样本进行了筛选，接下来我们就可以将相等样本数的 K 个正负样本进行有监督训练。如下图所示： ?
Question：为什么需要对数值类型的特征做归一化？ 对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。...它会将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上。具体来说，假设原始特征的均值为μ、标准差为σ，那么归一化公式定义为 ? 为什么需要对数值型特征做归一化呢？...在学习速率相同的情况下，x1的更新速度会大于x2，需要较多的迭代才能找到最优解。...如果将x1和x2归一化到相同的数值区间后，优化目标的等值图会变成下图（b）中的圆形，x1和x2的更新速度变得更为一致，容易更快地通过梯度下降找到最优解。 ? ...引用：《百面机器学习》1.1
但是在机器学习中，问题就变得复杂多了，很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法，就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样，注重算法的实现，但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法，还有一些其他的知识需要我们去注意...我们其实是在这样的假设空间中寻找满足具体问题的一个映射。对于分类问题而言，映射主要分为： 概率模型：主要是条件概率( ? ) 非概率模型：主要是决策函数( ?...六、理论VS实践 1、机器学习中常见的两类理论 能保证泛化所需要样例数目的边界 渐进：给定无穷数据，学习器将保证输出正确的分类器 2、理论与实践的关系 机器学习中理论保证的主要作用并不是在实践中作为决策的标准...3、机器学习的分类以及工作机制 其实无论简单的学习算法还是复杂的学习算法，他们的工作机制都是类似的：所有的学习器都是将临界样例归类到同一类别中；所不同的是每个分类器对这样的“临界”的定义是不一样的。...分类器可以分为两类： 参数学习算法，如线性分类器 非参数学习算法，如决策树 首先，在参数学习算法中，其参数是固定的。
认识聚类算法 聚类算法API的使用 聚类算法实现流程 聚类算法模型评估 认识聚类算法 聚类算法是一种无监督的机器学习算法。...栗子：按照颗粒度分类 聚类算法分类 K-means聚类：按照质心分类 层次聚类：是一种将数据集分层次分割的聚类算法 DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类算法 谱聚类是一种基于图论的聚类算法 聚类算法与分类算法最大的区别...： 聚类算法是无监督的学习算法 分类算法属于监督的学习算法 聚类算法API的使用 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) n_clusters:开始的聚类中心数量整型...随机选择 K 个样本点作为初始聚类中心 计算每个样本到 K 个中心的距离，选择最近的聚类中心点作为标记类别 根据每个类别中的样本点，重新计算出新的聚类中心点（平均值） 计算每个样本到质心的距离；离哪个近...聚类效果评估 – SC轮廓系数法（Silhouette Coefficient） 轮廓系数是一种用于评价聚类效果好坏的指标，它结合了聚类的内聚度和分离度。
机器学习 Author：louwill Machine Learning Lab 在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。...机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...硬编码：Label Encoding 所谓硬编码，即直接对类别特征进行数值映射，有多少类别取值就映射多少数值。这种硬编码方式简单粗暴，方便快捷。...目标变量编码：Target Encoding Target Encoding就是用目标变量的类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计的方法来对类别特征编码。...，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序 类别数值<5 Target Encoding
Java学习笔记之静态方法，非静态方法，静态变量，非静态变量四者之间的关系 首先明白这几个名词的意思： 静态方法：即类方法，在类之中，以static关键字申明的方法。...静态变量：即类变量，在类之中，方法之外，以static关键字申明的变量，它属于整个类所有，而不是某个对象所有，即被类的所有对象所共享。 使用方法：直接使用类名.类变量名来进行访问。...非静态变量：即成员变量，在类之中，方法之外，没有static关键字申明。 使用方法：需要先创建类对象，使用类对象名.成员变量名来进行调用。...静态方法中调用非静态变量，可以通过创建类的对象，然后通过对象来访问非静态变量 静态方法中可以通过类名.静态方法名来调用，但不能直接调用非静态方法，需要通过对象来访问非静态方法 非静态方法中可以通过类名....静态方法名来调用，但不能直接调用非静态方法，需要通过对象来访问非静态方法 以上是我在学习Java的过程觉得容易被弄晕的地方，所以总结了一下，如果有什么不对的地方，欢迎指出。
换句话说，我们需要学习一个将输入(即自变量X的集合)映射到输出(即目标变量Y)的函数，如下图所示。 Y = f(X) + ε 为了估计未知函数，我们需要在数据上拟合一个模型。...在今天的文章中，我们将讨论机器学习背景下的参数和非参数方法。此外，我们将探讨它们的主要差异以及它们的主要优点和缺点。 参数化方法 在参数化方法中，我们通常对函数f的形式做一个假设。...非参数方法 一般来说非参数方法指的是对于要估计的函数的形式不做任何潜在的假设的一组算法。由于没有做任何假设，这种方法可以估计未知函数f的任何形式。 非参数方法往往更精确，因为它们寻求最佳拟合数据点。...非参数方法非常灵活，因为没有对底层函数做出任何假设，所以可以带来更好的模型性能。 机器学习中一些非参数方法的例子包括支持向量机和kNN。...总结 在今天的文章中，我们讨论了机器学习背景下的参数化和非参数化方法以及它们的优点和缺点。
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。...相对于oversample直接对少数类群中复制示例，SMOTE是根据少数类别的数据产生了新的数据，属于数据增强（data augmentation ）的一种方法。...具体来说，首先从少数类中随机选择一个例子，然后找到这个例子的 k 个最近的邻值（通常是 k=5）。随机选择一个邻值 ，并在特征空间中两个例子之间随机选择一个点，创建一个合成例子。...其最初是为了从对抗训练过程中生成图像而发明的，是基于深度学习的一种数据增强方法。GAN 由两个组件组成，一个生成器和一个判别器。
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。...基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法...总的来说，数据挖掘中针对聚类的典型要求包括： （1）可伸缩性：当数据量从几百上升到几百万时，聚类结果的准确度能一致。 （2）处理不同类型属性的能力：许多算法针对的数值类型的数据。...| 数值型| 很高| 较高| 任意形状| 很高| | OptiGrid| 网格聚类| 一般 | 数值型 | 较高| 一般| 任意形状 | 一般| | CLIQUE | 网格聚类| 较高| 数值型...数据挖掘使用机器学习工具与技术M，2014,58-60. 3 Wei Wang, Jiong Yang, and Richard MuntzSTING : A Statistical Information
所以，讨论数据集应该聚类成多少个簇，通常是在讨论我们在什么尺度上关注这个数据集。层次聚类算法相比划分聚类算法的优点之一是可以在不同的尺度上（层次）展示数据集的聚类情况。...否，分裂最远的一对CF节点，按最近距离重新分配其它节点； 更新每个非叶子节点的CF信息，如果分裂节点，在父节点中插入新的CF节点，直到root； 对于上图所示的CF-树，假设现在添加一个新的簇CF_12...4，将CF_8和CF_12分到一个新的叶子节点，然后剩下CF_6和CF_7； ④同时在节点2中加入一个新的非叶子节点，此时节点2的数量为3，大于我们设定的B值2，进一步拆分节点2为两个新的非叶子节点；...再看一下其他聚类算法在聚类结果上可能存在的问题： 上面（b）图使用的是基于“平均连锁”或者基于“质心”的簇间距离计算方式得到的聚类结果，可以看出，聚类结果同基于划分的聚类算法相似、最后聚类的结果呈“圆形...数据挖掘使用机器学习工具与技术[M]，2014,58-60. Tian Zhang & Raghu Ramakrishnan & Miron Livny.
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