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。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...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。
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。...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。...简单来说： 欠采样：从样本较多的类中再抽取，仅保留这些样本点的一部分； 过采样：复制少数类中的一些点，以增加其基数； 生成合成数据：从少数类创建新的合成点，以增加其基数。...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。
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....8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...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。
数据不平衡问题 对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。数据不平衡问题会导致什么情况呢？...这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。...因此，如果直接将严重数据不平衡的数据拿来直接训练算法模型，将会遇到上述问题。一般在10倍以上可以判定为数据不平衡问题。...欠采样(Under sampling): 欠采样是一种通过保留少数类中的所有数据并减少多数类的大小来平衡不均匀数据集的技术。...，并将人工模拟的新样本添加到数据集中，进而使原始数据中的类别不再严重失衡。
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....8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...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。
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。...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....算法的思想是合成新的少数类样本，合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a、b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。 ? 5....工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。这时候我们采用欠抽样方法的主要目的是提高模型训练效率。总之一句话就是，有数据任性。。
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。
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。...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。...2-组装方法（采样器的组装）： 在机器学习中，集成方法使用多种学习算法和技术来获得比仅从任何组成学习算法中获得的性能更好的性能。（是的，就像民主投票制度一样）。...当使用集成分类器时，装袋方法变得很流行，并且它通过在不同的随机选择的数据子集上构建多个估计器来工作。在scikit-learn库中，有一个名为BaggingClassifier的整体分类器。
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
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。...举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。 使用算法不能获得非平衡数据集中足以对少数类别做出准确预测所需的信息。...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...[模型在采样后的数据上的训练结果] 结论 在本文的实验中，使用SMOTE采样方法得到的数据训练的模型性能最优。
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。...通过本文，你将了解数据集不平衡的原因、影响及解决方法，帮助你在实际项目中构建更为准确和鲁棒的模型。 引言 在机器学习和深度学习中，数据集的质量直接决定了模型的性能。...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。...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。...数据集不平衡的影响 数据集不平衡会导致模型在训练过程中倾向于预测多数类别，从而忽略少数类别。
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。...随机过采样和欠采样 在SPSS Modeler中重新平衡数据的一个简单方法是使用Balance节点。该节点通过向少数类别分配大于1的因子来执行简单的随机过采样。
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。...比如猫狗数据标注数量差异比较大。 但这只是类别个数这一个输入特性。 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）： ?
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....不同试验设计的遗传力计算公式 2.1 单因素随机区组 比如有10个品种, 在一个地点有3次重复, 表型数据是小区的产量和百粒重, 试计算产量和百粒重的遗传力....注意 如果每个地点的品种数不一样, 这里地点的L和R, 需要用调和平均数. 2.3 多年多点试验 比如有10个品种, 在一个地点有4个地点(L), 每个地点有3次重复®, 共有3年(Y))的数据, 表型数据是小区的产量和百粒重...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
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....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。...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。
大部分内容来自：https://mp.weixin.qq.com/s/vAHTNidkZp6GprxK4ikysQ 解决数据不平衡的方法： ? 整个流程： ?...但如果只是简单的随机抽样也难免会出现问题，因为任意两次的随机抽样中，可能会有重复被抽到的数据，所以经过多次随机抽样后叠加在一起的数据中可能会有不少的重复值，这便会使数据的变异程度减小。...上图的数据分布 SMOTE 方法的步骤示意图是比较理想的情况（两个类别分得还比较开），通常数据不平衡的散点图应该是像下面这样的： ?...理想情况下的图中我们可以看出黑点的分布似乎是可以用一条线连起来的，而现实情况中的数据往往太过分散，比如上图中的黑点是呈现U型曲线的分布，在这个情况下，SMOTE 算法的第四步作中间插值后，可能这个新插入的点刚好就是某个白点所在的点...1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况，不难发现数据不平衡问题还是比较严重。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在企业的数据分析中，很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是，绝大多数为正样本，而只有极少数（几个或者十几个）负样本。...因此，在学习一个模型前，处理不平衡的数据是十分必要的。 怎么让不平衡的数据变平衡呢？...主要有两个方法，一是欠抽样，顾名思义就是删除正样本（以正样本占绝大多数为例）中的样本，删除的数量根据负样本的数量而定，这种方法的缺点也很明显，会删除正样本所带的信息，当正负样本的比例悬殊时，需要删除较多的正样本数量...(1)对于少数类中每一个样本x，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。...(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o。
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%。...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。...，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
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）。...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。...这只允许我们创建一个平衡的数据集，从理论上来说，它不应该导致分类器偏向于一个类或另一个类。然而，在实践中，这些简单的采样方法有缺陷。
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