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...如果我们对模型的精度、召回率都有要求，希望知道模型在这两个评估方向的综合预测能力如何？则可以使用 F1-score 指标。 ...，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
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。
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。...结论 通过本教程，您深入了解了如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据。...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。
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。...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。...以前在做处理的时候，也是瞎凑一块，暴力堆数据，但是这样很容易导致噪声过大，从而影响模型效果。.../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...所带来的影响如下 过采样：重复正比例数据，实际上没有为模型引入更多数据，过分强调正比例数据，会放大正比例噪音对模型的影响。 欠采样：丢弃大量数据，和过采样一样会存在过拟合的问题。
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。...让我给你们展示一下处理不平衡类前后的相关关系。 重采样之前 下面的代码绘制了所有特征之间的相关矩阵。...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。
本文作者为来自 KPMG 的数据分析顾问 Upasana Mukherjee。 目录 1. 不平衡数据集面临的挑战 2. 处理不平衡数据集的方法 3. 例证 4. 结论 1....，如何通过获取合适数量的样本来得到一个平衡的数据集？...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。...2.2 算法集成技术（Algorithmic Ensemble Techniques） 上述部分涉及通过重采样原始数据提供平衡类来处理不平衡数据，在本节中，我们将研究一种替代方法：修改现有的分类算法，使其适用于不平衡数据集...罕见事件数据集的数据结构如下，缺失值删除、异常值处理以及降维 ?
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。...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...即上图中两条曲线最小值下区域的面积。 重新处理数据集并不总是解决方案 面对不平衡数据集，我们的第一个反应可能会认为这个数据没有代表现实。...在接下来的两个小节里，我们将简单介绍一些常用于解决不平衡类以及处理数据集本身的方法，特别是我们将讨论欠采样（undersampling）、过采样（oversampling）、生成合成数据的风险及好处。
在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。...比如正样本的比例为 1%，负样本的比例为 99%。这时候分类器不需要经过训练，直接预测所有样本为负样本，准确率能够达到 99%。经过训练的分类器反而可能没有办法达到99%。 ?...对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....交通信号处理识别是输入交通信号的图片，输出交通信号。我们可以通过变换交通信号图片的角度等方法，生成新的交通信号图片，如下所示。 ? 3.
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。...常见的解决办法介绍 常见的方法有online的， 也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的， 也有同时处理两者的。...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。...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。...按照这种方式转变后，多分类变成了二分类， 且正负样本比例相差悬殊：9倍和99倍。 实验模型 一个5层的CNN，完成一个不平衡的二分类任务。
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。...常见的解决办法介绍 常见的方法有online的， 也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的， 也有同时处理两者的。...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。...按照这种方式转变后，多分类变成了二分类， 且正负样本比例相差悬殊：9倍和99倍。 实验模型 一个5层的CNN，完成一个不平衡的二分类任务。...特征工程(七)：图像特征提取和深度学习 如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？
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。...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。...y, test_size=.2, stratify=y, random_state=41) 如果以前没有在train_test_split中使用过stratify参数，那么在处理不平衡数据时应该使用该参数...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。...[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。...由于原始数据集是不平衡的，所以这里我们不再使用混淆矩阵计算得到的准确率作为模型评价指标，取而代之的是roc.curve捕获得到的roc。...在处理不平衡的数据集时，使用上面的所有采样方法在数据集中进行试验可以获得最适合数据集的采样方法。为了获得更好的结果，还可以使用一些先进的采样方法（如本文中提到的合成采样（SMOTE））进行试验。
数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡...; 更具体地说，数据集的相对不平衡[2]。...因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...注意：上面的描述听起来像高度不平衡的数据只能出现在二进制目标变量中，这是不正确的。名义目标变量也可能遭受高度不平衡的问题。但是，本文仅以更常见的二进制不平衡示例为例进行说明。...幸运的是，有很多研究选项可以缓解高度不平衡数据中学习算法性能差的问题。大多数开发的方法论都是在数据的以下四个方面进行工作的：训练集大小，类别先验，成本矩阵和决策边界的放置[3]。
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...处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度：通过应用一些欠采样or过采样技术来处理失衡样本...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。
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。处理的主要方法如下： 过采样：增加少数类别样本的数量，例如：减少 A 样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。...方案1：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 示例代码： # 处理不均衡的数据 import numpy as np...，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。...组合方法：imbalanced-learn还提供了一些组合方法，如集成学习和自适应集成学习等，这些方法通过结合多个分类器的预测结果来提高整体分类性能。
不同γ设置的损失曲线 ? Kaggle竞赛:SIIM-ISIC黑素瘤分类中，必须输出两类皮肤癌的皮肤病变图像中黑色素瘤的概率。因此它是一种二值图像分类任务。评价标准是AUC(曲线下面积)度量。...它足够具体地处理阶级不平衡的问题。交叉熵损失被定义为 ? 这里，y={-1,1}为ground truth label, p为待分类实例属于正类的概率(y=1)。 我们还可以将变量\pt定义为 ?...这个损失函数在某种程度上不能处理正/负例子的重要性，因此引入了一个新的版本，名称为:Balanced Cross entropy（平衡交叉熵），并被定义为 ?...这个损失函数稍微解决了类不平衡的问题，但是仍然无法区分简单和困难的例子。为了解决这个问题，我们定义了焦损失。...Focal Loss的定义 理论定义:Focal Loss可以看作是一个损失函数，它使容易分类的样本权重降低，而对难分类的样本权重增加。
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。...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。...这样，您可以训练一个可以处理不平衡的分类器，而无需在训练前手动进行过采样或过采样。
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，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。...失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些失衡样本呢？以下的内容希望对你有所帮助！...00 Index 01 到底什么是不平衡数据 02 处理不平衡数据的理论方法 03 Python里有什么包可以处理不平衡样本 04 Python中具体如何处理失衡样本 01 到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景中...02 处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度： 通过应用一些欠采样or...04 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。
作者 : 刘芷宁 不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。...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 。...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。...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。...结合上述两种方案的混合类方法（过采样+欠采样去噪，如SMOTE+ENN[17]等） 标准的随机重采样方法使用随机方法来选择用于预处理的目标样本。
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