样本不均衡的解决方法

最新推荐文章于 2024-01-29 11:54:10 发布
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【深度学习笔记】样本不平衡处理方法
热情、奔放、快乐编程！
01-17 707
梯度模长g为g越大，说明越难分类，g越小说明越容易分类，和focal loss中的。
样本不均衡问题--过拟合欠拟合抽样
04-07 3602
过抽样就是在样本很少的时候，添加或者复制样本，比如两类样本分别为100个A类和10个B类，那么为了保证A,B这两类样本平衡，可以复制B类使得样本和A类一样。方便分类器分类。 欠抽样就是将A的样本减少到和B类一样。 从表面上看过抽样和欠抽样技术在功能上似乎是等价的，因为他们都能改变原始数据集的样本容量并且能够获得一个相同比例的平衡（处理样本不均衡问题的方法）。但是，这个共同点是表面现象，这两种方
如何解决样本不均衡问题
weixin_30787531的博客
04-03 1043
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。 2.欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样...
样本不均衡常见解决方法
zchenack个人专栏
10-11 1万+
    分类时，由于训练集合中各样本数量不均衡，导致模型训偏在测试集合上的泛化性不好。解决样本不均衡的方法主要包括两类：（1）数据层面，修改各类别的分布；（2）分类器层面，修改训练算法或目标函数进行改进。还有方法是将上述两类进行融合。
样本不均衡 解决办法
chenhepg的博客
04-22 3543
@创建于：20210422 @修改于：20210422 文章目录1、重采样2、Tomek links3、SMOTE4、NearMiss5、评估指标6、惩罚项7、使用多种算法8、正确的使用K-fold9、重采样使用不同rate 本文来自《kaggle竞赛宝典》，作者时晴 样本不均的问题大家已经很常见了，我们总是能看到某一个类目的数量远高于其他类目，举个例子，曝光转化数远低于曝光未转化数。样本不均严重影响了模型的效果，甚至影响到我们对模型好坏的判断，因为模型对占比比较高的类目准确率非常高，对占比很低的类目预估的
样本不均衡
ttxzszxy的博客
05-23 1448
1. 设置不同的惩罚参数  【著名例子：生病 健康问题】 2. smote方法 增加少数类样本的数量【程序：smote算法的程序；与SVM相结合的程序】；     现数据集分层抽样；     AdaCost非均衡数据集分类 ———————— A：样本中的1的准确预测比0更重要（或相反） => 数据不对称定义的一个关键点       代价敏感学习（可行）.    评价结果用ROC曲线
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xgboost算法中解决样本不平衡的方法及其应用
最新发布
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...
机器学习样本不平衡处理方法
hblg_bobo的博客
11-09 1953
数据样本不平衡处理
信用评分卡建模：样本不均衡处理方法总结
vir_lee的博客
03-08 2569
前言 在实际的评分卡开发中，会出现样本不均衡问题，比如违约样本远少于不违约样本，，通常将少数样本（坏样本）定义为正样本，多数样本（好样本）定义为负样本。要求模型对正负样本均有较好的区分能力，但样本不均衡的情况下则很难实现。样本不均衡会在特征选择，模型训练，评估指标等环节均产生严重影响，降低模型性能。 本文依次从数据层，算法层和模型评估层介绍样本不均衡的处理方法。 一 数据层 1. 数据层下采样方法 1）随机下采样方法 自助法抽样（Bootstrap Sampling） 2）样本邻域选择的下采样方法
机器学习-特征工程中的样本不均衡处理方法
数据掘金
07-20 3907
http://www.sohu.com/a/129333346_465975 http://blog.youkuaiyun.com/bbbeoy/article/details/72967185
【机器学习】样本不均衡（class-imbalance）——解决方案与问题思考
网瘾中心呼唤爱的博客
03-29 2677
第一个问题：假如样本不均衡，哪种分类器的泛化性能较好？ 这个问题也可以拓展为：哪种分类器比较不会受到样本不均衡的影响，或者说得不均衡到哪种程度，会对分类器的影响。 第二个问腿：在样本不均衡的情况下，如何获得更健壮的模型 这个问题也就可以理解为，用什么方法去处理数据集才能让自己的模型尽可能正确分类出少数样本
样本不均衡 & Weighted cross entropy and Focal loss
chenhepg的博客
03-30 5507
文章目录1、样本不均衡解决办法1.1 数据样本1.1.1 欠采样、过采样1.1.2 数据增强1.2 目标（损失）函数1.2.1 class weight1.2.2 OHEM1.2.3 Focal loss1.3 模型算法1.3.1 采样+集成学习1.3.2 异常检测1.4 决策及评估指标2、Weighted cross entropy and Focal loss...
样本均衡
南城以北的博客
01-29 1542
SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）过采样的核心在于生成样本，即在少数类样本之间进行插值（线性插值）来产生额外的样本，进而补充那些数据量少的样本，使得不同标签的样本量达到均衡。SMOTE+ENN 是过采样与欠采样相结合的方法，SMOTE 算法的缺点是生成的少数类样本容易与周围的多数类样本产生重叠并难以分类，而数据清洗技术恰好可以处理掉重叠样本。NearMiss 算法的基本思想是选择多数类样本中与少数类样本最接近的样本，从而减少多数类样本的数量。
样本不均衡问题
kyle1314608的博客
03-05 2368
...
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...
样本不平衡问题分析与部分解决办法
家有代码初写成 的博客
01-20 2万+
最近工作中在处理文本分类问题遇到了分类不均衡的问题，主要还是样本太少还同时非常的不均衡正负样本1:10（类别不平衡比例超过4:1，就会造成偏移），就使用了SMOTE方法。 注意：在进行数据增广的时候一定要将测试集和验证集单独提前分开，扩张只在训练集上进行，否则会造成在增广的验证集和测试集上进行验证和测试，在实际上线后再真实数据中效果可能会非常的差。 目录 什么是样本类别分布不均衡？ 问题描...
样本不平衡的解决方案（很详细）
WGS.
03-21 1万+
文章目录1. 样本不平衡的影响2. 可尝试的改进方案2.1 采样2.2 数据增强2.3 loss2.4 模型层面2.5 评估指标 1. 样本不平衡的影响 ​ 举个例子，在广告CTR预估场景中，正负样本的占比可以达到1：500，点击的正样本是少数类，没点击的负样本为多数类。如果直接拿这个比例去训练模型的话，很容易学出一个把所有样本都预测为负的模型，因为喂进去学习的样本大多都是负样本。这种情况下，损失会很低，准确率一般都会很高，比如0.98，但是F1会很低，比如0.01。你可以理解为，模型最终学习的并不是如何
核方法驱动的虚拟样本构造解决样本不平衡问题
文章作者刘鹏飞和何良华来自同济大学电子与信息工程学院，他们的工作强调了在处理不平衡样本问题时，核方法的重要性，并指出这种方法在实际应用中的潜力。通过这种方式，机器学习模型可以更好地处理不平衡数据集，...
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