在计算机视觉任务中,类别不平衡是一个常见的问题。当训练数据集中的不同类别的样本数量存在明显差异时,模型容易偏向于预测数量较多的类别,而对数量较少的类别预测效果较差。这会导致模型在面对少数类别样本时性能下降,从而影响任务的准确性和可靠性。为了解决这个问题,我们可以采用一些针对不平衡类别的处理方法。
下面我们将介绍几种常见的处理不平衡问题的方法,并提供相应的源代码示例。
- 过采样(Oversampling):过采样是一种通过增加少数类别的样本数量来平衡数据集的方法。常见的过采样算法包括随机过采样(Random Oversampling)和SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)。随机过采样通过随机复制少数类别的样本来增加其数量,而SMOTE算法则通过插值生成新的少数类别样本。
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler, SMOTE
# 使用随机过采样
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