多分类学习与类别不平衡问题------机器学习

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#机器学习 #数据挖掘

本文探讨了多分类学习中的三种策略：一对一（OvO）、一对其余（OvR）和多对多（MvM），并推荐在多分类任务中使用神经网络。同时，解释了类别不平衡问题及其对分类器的影响，提出了欠采样、过采样和阈值移动三种解决方案，并讨论了各种方法的优缺点和适用场景。

多分类学习

我们初始遇见最多的是一般是二分类问题，如kaggle平台上的众多竞赛（CTR、异常检测任务等）。关于多分类任务，可以由二分类学习的思想进行推广来解决。考虑N个类别C_1,C_2,...,C_N，多分类学习的基本思想是“拆解法”，就是我们可以将其拆解为多个二分类的任务，训练多个分类器，最后将这些分类器的预测结果进行集成来获得多分类任务的结果。采用这种方式的关键就在于如何拆分，如何将分类器的结果集成。

经典的拆分策略：一对一（OvO）、一对其余（OvR）、多对多（MvM）。

给定数据集D=\{(\textbf{x}_1,y_1),(\textbf{x}_2,y_2),...,(\textbf{x}_m,y_m)\}，y_i\in \{C_1,C_2,...,C_N\}。采用一对一（OvO）的方式就是将这N个

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西瓜书+实战+吴恩达机器学习（三）机器学习基础（多分类、类别不平衡）
今天你学习了吗
02-21 881
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深度学习分类类别不平衡_Github|类别不平衡学习资源(上）
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今天推荐的是一个 github 项目，项目地址如下，主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源https://github.com/ZhiningLiu1998/awesome-imbalanced-learning本文首发于我的知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/142692473，阅读会更加方便，可以直接点击链接，可以点击文章底部”阅读原文“直接跳转。前言...
处理在多标签分类任务中数据不平衡问题——多标签合成少数类过采样技术（Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTE）
Wdradon的博客
10-13 8195
Multi label Synthetic Minority Over-sampling Technique,MLSMOTEMLSMOTE代码（Python） 在处理分类问题时，类别失衡是我们经常遇到的问题，也是经常出现在实际使用场景中的问题。类别失衡会给预测任务带来挑战，并且会导致少数类别的预测效果较差因为大部分机器学习算法的假设场景是类别（数据）平衡的前提。 本文原始链接 MLSMOTE 分类是一种有监督学习技术，是将目标数据分类至提前已经定义好的类别中。大多数有监督学习方法，基于一种正式的设定，
机器学习05——多分类学习与类别不平衡（一对一、一对其余、多对多）
最新发布
weixin_41782172的博客
09-09 1085
本文介绍了多分类学习和类别不平衡问题的解决方法。多分类学习通过任务拆分为多个二分类问题，主要策略包括一对一（OvO）、一对其余（OvR）和多对多（MvM）。OvO生成N(N-1)/2个分类器，OvR生成N个分类器，各有优缺点。类别不平衡问题可通过再缩放、采样（欠采样和过采样）和阈值移动等方法解决，需根据数据规模和特性选择合适策略。这些方法能有效提升分类器在复杂场景下的性能。
深入理解机器学习——类别不平衡学习（Imbalanced Learning）： 类别不平衡分布对传统分类器性能的影响机理
冯·诺依曼
05-01 1万+
文章《类别不平衡学习（Imbalanced Learning）：常用技术概览》已经以样本分布图的形式为读者直观地呈现了类别不平衡分布的负面影响。然而，读者可能仍不清楚其对各传统分类器性能的影响机理。在本文中，将分别以朴素贝叶斯、支持向量机及极限学习机这三种常用的分类器为例，从其各自的独特构造出发，在理论上分析类别不平衡分布对它们性能的影响机理，从而使读者能对类别不平衡分布的危害有更加深刻的认识。 朴素贝叶斯 众所周知，朴素贝叶斯分类器是提出较早且应用较为广泛的一种分类模型。该模型具有较强的理论基础，主要理论
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《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-03多分类学习与类别不平衡处理
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我们在上一节介绍了「线性判别分析（LDA）」，LDA的从二分类任务可以推广到多分类任务中。而现实中常遇到的多分类学习任务。有些二分类的学习方法可以直接推广到多分类，但是更多情况下是基于一些策略，利用二分类学习器来解决多分类的问题。
机器学习-不平衡数据集处理-多类别分类-数据采样技术-模型选择-评价指标优化-基于SMOTE和Boosting的集成学习解决方案-用于解决17类样本分布极度不均衡的分类问题-包含过.zip
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在机器学习领域，处理不平衡数据集是提高分类器性能的重要环节。尤其是当涉及到多类别分类问题时，样本分布的不均衡可能会严重影响模型的预测精度。通常情况下，数据集中的某些类别可能拥有绝大多数的样本，而其他...
机器学习中SMOTE算法过采样解决类不平衡问题的Matlab实现 - 过采样
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冯·诺依曼
04-18 1万+
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机器学习过程中数据不平衡问题的处理方法
Eric.MC的博客
03-22 837
这是我今天遇到的一个问题，也是机器学习中一个比较典型的问题，问题是这样的，我拿到了一堆数据，数据一共有3020条，包含了10个类别，要求训练一个分类器能够准确识别各个分类。对于小数据规模的机器学习而言，与我们入门时，练手的鸢尾花数据集相比，至少在数据量上还是比较充足的。其实不然，如下表，是整个数据中，各个类别所占的条数： 表1 各类别数据条数 class 1 class...
多分类学习
Suan2014的博客
08-15 1359
1 基本思路 多分类学习的基本思路是拆解法，即将多个二分类任务拆为若干个二分类任务求解。具体地就是，先对问题进行拆分，然后为每个拆分的二分类任务训练一个分类器；在测试时，对这些分类器的预测结果进行集成以获得最终的多分类结果。 关键：多分类任务如何拆分。 2 拆解法 经典的为：“一对一”（ One VS One, OvO）、“一对多”（One VS Rest, OvR）和“多对多”（Many
机器学习算法——分类问题1（类别不平衡问题--欠采样方法）
Vicky_xiduoduo的博客
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EasyEnsemble和BalanceCascade讲解。
分类问题中类别不平衡问题的有效解决方法
anshuai_aw1的博客
04-14 1万+
LightGBM 二分类处理： 在LGBM的文档中，可以看到有两个参数来处理类别不平衡，分别是is_unbalance和scale_pos_weight 。 在上图中的介绍中，这2个参数只能选其一，不能同时选。这说明了什么呢？这2个参数肯定是起到了相同的作用。这2个参数的关系是什么呢？在issue中找到了答案： if is_unbalance = true, weight of each pos...
类别不平衡学习的常用策略
lucius-liu.cn
11-04 842
前言 如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。 在日常的分类任务中，「数据类别不平衡」是一个很常见的问题，如果对其不加关注，则可能会严重影响模型性能。 对于「类别不平衡」这一问题，通常可以从三个角度入手，即「数据」、「模型」以及「评价指标」，本文将对这三个角度进行介绍。 一、数据 1.1 扩大数据集 数据集类别不平衡，最直接的想法就是尽可能地增加数据（主要关注小样本数据），或许增加数据后分布就会变得平衡。 1.2 对大类欠采样
《西瓜书》笔记03：多分类学习和类别不平衡问题（3）
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1. 多分类学习对于多分类任务，有些二分类方法可直接推广到多分类（如LDA推广）。但更多情况下，基于一些基本策略，利用二分类学习器来解决多分类问题。假设N个类别。基本思路：拆解法。将多分类任务拆分为若干个二分类任务。为每个二分类任务训练一个分类器；测试时，对这些分类器的结果进行集成获得最终结果。关键问题：如何拆分？如何集成？经典策略： 一对一（one vs one，OvO） 一对多（one vs r
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Jeremiah_的博客
10-11 3930
多分类学习—多分类问题的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆为若干个二分类任务求解。常见的拆分策略由三种：“一对一（OvO）”、“一对其余（OvR）”和“多对多（MvM）”。 OvO是把要划分的N个类别两两配对，从而产生N(N-1)/2个二分类任务，每一个二分类任务都有一个分类器，最终结果可通过投票产生：即把预测得最多得类别作为最终分类结果。 OvR则是每次将一个类的样例作为正例、所有其他类的样例作为反例来训练N个分类器。若一个样例被多个分类器预测为正类，则通常考虑各分类器的预测置信度，选择置信度最大
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