对于正负样本不均衡的解决方法

最新推荐文章于 2025-01-07 12:57:48 发布
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面对样本不平衡问题，可以采取多种策略：获取更多数据、更改评价标准、重采样（过采样、欠采样）、修改算法权重、合成新样本、调整采样方法或使用集成方法。例如，使用SVM时可通过设置类别权重自动平衡，或运用随机森林等集成学习技术。

1、最好的办法是获得更多的数据

2、换个评价标准，有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1值

3、重新采样，少的重复采样，多的抽样，或者加入惩罚权重，多的权重小，少的权重大，这就跟梯度提升类似吧

梯度提升AdaBoost会把误分类样本加大权重，在表决中其较大作用

4、换个对数据平衡性要求不那么大的机器学习算法，例如决策树

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机器学习：不均衡样本情况下的抽样
小白兔的窝
03-15 1万+
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等
机器学习：正负样本数据量不平衡处理方法
Rookiekk
03-26 4900
无偏采样：意味着真实样本总体的类别比例在训练集中得以保持。 在训练集中正反例数目不同时，令表示正例数目，表示反例数目，观测几率为，，我们假设训练集是真是样本总体的无偏采样，因此观测几率就代表了真实几率。只要分类器的预测几率高于观测几率就应判定为正例，即 若，则预测为正例。 再缩放（再平衡）： ...
正反例极不平衡的数据集的采样
xuebo_911的专栏
12-11 3916
类不均衡问题是“分类型数据挖掘”（我就直接按照目标变量来定义概念了哈）实际项目中很常见的一类问题，毕竟生活中像UCI上那种正负类样本点数据基本差不-多的情况是很少见的，至少在我所做过的两个项目中，所遇到的数据情况都是应该属于类极不均衡问题（正负类样本点的比例大致在1:100左右，在这里我将少类样本-定义为正类点，多类样本定义为负类点。由于项目原因，就不介绍具体背景了，反正无非就是在客户中发现有具有
正负样本不均衡
丰brother的博客
05-05 3079
样本不均衡 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值，因为这样的学习算法不能预测出正样本。这里我们可以知道不均衡问题会导致样本较少那一类的高错分率，即...
正负样本不平衡处理方法总结
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年轻即出发，
12-29 4万+
1， Bootstrapping，hard negative mining 最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。 比如，训练随机森林，对于每一个树就是采样booststraping方法采样，也算是随机森林的其中一个随机性表现。再比如bagging方法，也是基于该有放回重采样方法。 比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本，只保留离分界线较近的样本。 2， heurist...
正负样本不均衡的解决办法
fly_Xiaoma的博客
04-14 6729
机器学习中，最重要的一个过程就是模型训练，但是在做模型训练之前需要对数据进行预处理也就是常见的数据清洗和特征工程。 数据清洗过程中，比较重要的一步就是查看正负样本是否均衡。 那么数据集中出现正负样本不均衡，怎么解决呢？ 常用的有一下几种方法： 采样，采样主要包括上采样（oversampling，有的称为过采样）和下采样（undersampling，有的称为降采样） 数据合成，利用已有样本...
【机器学习实战】 kaggle贷款批准预测 （使用xgboost解决正负样本不平衡问题）
12-27
对于新手和初学者而言，处理这类不平衡数据集是一个非常好的练习机会，因为它可以帮助你掌握如何应对数据集中的正负样本不均衡问题。 初学者不仅可以提升数据预处理、特征工程、模型选择和调优的能力，还能更好地...
深入解析目标检测中的正负样本不平衡问题及其解决方案
2402_85761468的博客
06-30 1851
在目标检测任务中，正样本指的是包含目标对象的样本，而负样本则指不包含目标对象的样本。正负样本不平衡指的是在训练数据集中，负样本的数量远大于正样本的数量，导致模型倾向于预测负样本，从而降低对正样本的检测准确性。
xgboost算法中解决样本不平衡的方法及其应用
09-22
内容概要：本文重点探讨了解决xgboost中正负样本不平衡的方式，并详细解读了关键参数如 scale_pos_weight 的作用机制及其影响效果。首先介绍了 scale_pos_weight 这项参数的基础概念与调整准则，在此基础上，通过...
正负样本不均衡解决方案
cuisidong1997的博客
11-11 1016
因为不同的算法适用于不同的任务与数据，应该使用不同的算法进行比较。1、对于正负样本极不平衡的场景，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） 或异常检测问题，这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，比较有代表性的是 one-class-SVM。通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡的问题的思想是在算法实现过程中，对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同的权重（一般思路分类中的小样本量类别权重高，大样本量类别权重低），然后进行计算和建模。
数据挖掘之不均衡建模问题
05-04
在实际情况中我们常常需要在数据分布不均衡的情况下进行建模分析，本文总结了常见的针对数据不平衡问题建模的方法。
1、正负样本不平衡问题如何解决？
yanglee0
07-08 6742
1、过采样、欠采样的方式对不平衡的正负样本进行采样。 2、正负样本各自在进行训练时，设置不用的惩罚系数。 2、集成的方式：例如，在数据集中的正、负样本分别为100和10000，比例为1：100。此时可以将负样本（类别中的大量样本集）随机分为100份（当然也可以更多），每份100条数据；然后每次形成训练集时使用所有的正样本（100条）和随机抽取的负样本（100）条形成新的数据集。如此反复可以得到100个训练集和对应的训练模型。 4、若极其不平衡，可以考虑把任务转换成异常检测问题。 5、在评价指标上，选用ROC
关于正负样本不平衡问题的解决方法收集整理
zhuhongde的博客
05-26 1万+
参考文献 1.如何解决机器学习中数据不平衡问题 2.Learning from imbalanced data 原文 3.对于正负样本不均衡的解决方法 4.2中论文的翻译总结 一、 问题背分析 1.背景 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”...
处理正负样本不均衡问题
qfikh的博客
03-15 6025
在原文的基础上 Ref: https://www.zhihu.com/question/27535832/answer/223882022 进行修改。 1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 抽样是解决样本分布不均衡相对简单且常用的方法，包括过抽样和欠抽样两种。 过抽样 过抽样（也叫上采样、over-sampling）方法通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，最直接的方法是简单复制...
如何解决数据集的正负样本不平衡问题？
qq_42440990的博客
04-12 1752
解决这一问题的基本思路就是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样、加权等方法。 采样；采样分为上采样和下采样，上采样是把小众类复制多份，下采样是从大众类中剔除一些样本或者说只从大众类中选取部分样本。 数据合成；利用已有的样本生成更多样本，这类方法在小数据场景中有很多成功的案例。 加权；不同类别分错的代价不同。 一分类；对于有正负样本极其不平衡的场景，我们可以换一个角度来考虑问题，把他堪称一分类或者异常检测问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，经典的工作包括One-
如何解决样本不平衡
03-11 943
在机器学习实践中，通常会遇到数据中正负样本不平衡（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，那么实际应用线上时效果往往不尽人意。 如何解决样本不平衡问题？ 1.从数据角度 （1）主动获取：获取更多的少量样本数据 （2）算法采样：上采样、下采样、生成合成数据 smote采样方法： 从少数类创建新的合成点，以增加其基数。但是smote算法也有一定的局限性：1）在近邻选择时，存在一定的盲目性。在算法执行过程中，需要确定K值，即选择几个近邻样本，这个需要根据具体的实验数据和实验人自己决定。2）该算
特征工程 - 当你遇到正负样本不均
ZhuNian的学习乐园
12-03 2042
特征工程 - 当你遇到正负样本不均
机器学习----正负样本不均衡
郭大侠写leetcode
11-06 3379
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/27535832/answer/223882022 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 抽样是解决样本分布不均衡相对简单且常用的方法，包括过抽样和欠抽样两种。 过抽样（样本数量少时使用） 过抽样（也叫上采样、ov
目标检测 | 样本不平衡问题（含具体解决方案）
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求知若饥，虚心若愚。
01-07 2826
了解并解决目标检测技术中的样本不平衡问题。
正负样本不平衡的解决方法
12-27
### 处理机器学习中正负样本不平衡的策略和技巧 #### 数据层面的方法 对于数据集本身存在的不平衡问题，可以采用多种方式来平衡数据分布。 - **过采样**：增加少数类样本的数量。最简单的方式是对现有少数类样本进行重复复制。更复杂一点的是使用合成少数类过采样的技术(SMOTE)，它不是简单的复制已有样本而是创建新的合成实例[^3]。 - **欠采样**：减少多数类样本数量以达到类别间的相对平衡状态。然而这种方法可能导致有用的信息被舍弃掉。为了克服这一缺点，提出了EasyEnsemble这样的算法，在该算法框架下，会把大量的多数类分成几个子集分别用于不同的基分类器训练过程之中。 #### 模型层面的方法 除了直接操作数据外，还可以通过对模型结构或参数设置做出改变来进行应对： - **集成学习**：通过组合多个弱分类器形成强分类器的方式来提升整体表现。具体来说，Bagging 和 Boosting 是两种常见的集成方法。前者通过并行构建独立的学习器实现多样性；后者则是串行地建立一系列学习器，并给予错误率较高的样本更多关注[^1]。 - **代价敏感学习**：赋予不同类型的误判不同程度的成本权重，使得模型在决策过程中更加重视那些成本更高的错分情况。这可以通过调整损失函数内部各类别的惩罚系数完成[^2]。 #### 训练与评估阶段的技术 最后，在整个建模流程里还有一些特别需要注意的地方： - **交叉验证**：当面临极不对称的数据分布时，普通的K折交叉验证可能会导致某些折叠完全没有包含任何来自较小群体的例子。因此建议采取StratifiedKFold等保持各层比例一致性的分割手段。 - **评价指标的选择**：准确度不再是衡量模型好坏的最佳标准。F1-score、AUC-ROC曲线下的面积(AUROC)或是Precision-recall曲线下方区域(AP)往往能提供更为合理的评判角度。 ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE smote = SMOTE(random_state=42) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) clf.fit(X_resampled, y_resampled) ```
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