非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data）

最新推荐文章于 2024-09-02 10:42:36 发布
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大师鲁
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【论文阅读】Learning from Imbalanced Data
要加油
07-23 2600
论文阅读笔记《Learning from imbalanced data》 He H, Garcia E A. Learning from imbalanced data[J]. IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering, 2008 (9): 1263-1284. 文章目录论文阅读笔记《Learning from imbalance...
Learning from Imbalanced Data 翻译和阅读笔记
qq_40310050的博客
08-26 1307
Learning from Imbalanced Data 发表在IEEE《TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING》，09年的一篇好文章，综述类型的吧，比较全面地介绍了数据不均衡的知识。当时看谷歌学术上引用量6504。导师也给我圈了这篇文章让我看。 就边翻译边学习边记录。 论文下载链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5128907. 摘要 随着数据可用性在许多大型、复杂和网络化系统(如监视、
不平衡学习 Learning from Imbalanced Data
weixin_34309435的博客
05-08 297
问题： ICC警情数据分类不均，30+分类，最多的分类数据数量1w+条，只有10个类别数量超过1k，大部分分类数量少于100条。 解决办法： 下采样：通过非监督学习，找出每个分类中的异常点，减少数据。或者类似Dropout，对多数类进行欠采样 上采样：类似DCGAN，通过word2vec构建相似的句子，增加数据。对少数类进行过采样。 分层分类：将数据量相差不大的类别构建一个模型，第一层分类数量最...
Learning from Imbalanced Data 非均衡数据学习问题
banbuduoyujian的博客
01-21 6347
本文分什么是非均衡数据、非均衡数据对算法的影响、怎样处理非均衡学习以及非均衡学习评估这四个方面进行叙述。在这里，正例或者星号代表多数类，负例或者圆圈代表少数类。 1、非均衡问题 非均衡问题有多重形式： （1）intrinsic：数据固有属性，数据集中的正负样本数目不太可能相等 （2）extrinsic：由于传输等外部问题造成的非均衡数据集 （3）relativ imbalanced：负例数
Learning from imbalanced data
supercloud的专栏
06-20 786
imbalanced problem: 1. intrinsic vs 2. external
Paper：Learning from Imbalanced Data - by H He et al.
小太阳~
09-12 8516
论文链接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念 1、类间不平衡 VS. 类内不平衡 类间不平衡：不同类别之间的数据量相差较大。 类内不平衡：某一个类分布成多个小聚类，每个小聚类数据量相差较大。 如下图： 图(a)中圆形和五角星代表2个不同的类，他们的数目量相差较大，因此属于类间不平衡。 图(b)中：A代表圆形类中数量较大的圆形集合，D代表圆形类
数据不均衡问题经典文献《Learning from Imbalanced Data》
12-15
《Learning from Imbalanced Data》这篇论文为我们全面了解不平衡数据学习提供了一个重要的研究视角，总结了该领域的主要研究成果，并指出了未来研究的方向。这为相关领域的研究者和实践者提供了宝贵的资源和指导，...
（DCL）Dynamic Curriculum Learning for Imbalanced Data Classification
A20120942的博客
04-26 1715
Dynamic Curriculum Learning for Imbalanced Data Classification 动态课程学习用于样本不均衡分类 对于数据不平衡，可以用重采样和代价平衡（cost-sensitive），但它们需要先验知识。为了解决这一问题，本文提出DCL框架，用于每个batch中在线自适应调节采样策略和损失学习，其泛化性能和判别能力更强。受CL启发，DCL由两级课程...
Learning Deep Representation for Imbalanced Classification翻译阅读
qq_40310050的博客
08-27 1160
Learning Deep Representation for Imbalanced Classification 不平衡分类的深度表示学习 CVPR2016的文章 引用量谷歌学术475 接着边翻译边思考吧 摘要 视觉域的数据通常表现出高度倾斜的类分布，即大多数数据属于少数多数类，而少数类只包含少量实例。为了缓解这一问题，基于深度卷积神经网络(CNN)的现代分类方法通常遵循经典策略，如类重新抽样或代价敏感训练。在本文中，我们进行了广泛而系统的实验，以验证这些经典方案在类别不平衡数据上的表示学习的有效性。我
论文阅读笔记之《Learning from Imbalanced Data》
Naruto_8的博客
10-16 757
题目：Learning from Imbalanced Data（2009） 不平衡数据的研究 Abstract (the imbalanced learning problem) is a relatively new challenge. 不平衡数据是一个相对较新的挑战 The imbalanced learning problem is concerned with the performance of learning algorithms in the presence of underr
不平衡学习的方法 Learning from Imbalanced Data
热门推荐
百川的博客
01-06 1万+
之前做二分类预测的时候，遇到了正负样本比例严重不平衡的情况，甚至有些比例达到了50:1，如果直接在此基础上做预测，对于样本量较小的类的召回率会极低，这类不平衡数据该如何处理呢？不平衡数据的定义顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，数据集中的多数类 为SmaxS_{max}，少数类为SminS_{min}，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,100:1,1000:1，甚至是，
机器学习——样本不均衡学习
gjinc的博客
07-28 1236
一般在分类机器学习中，每种类别的样本是均衡的，也就是不同目标值的样本总量是接近的，但是在很多场景下的样本没有办法做到理想情况，甚至部分情况本身就是不均衡情况：（1）很多场景下，数据集本身不平和，部分类别的数据多于其他数据；（2）固定场景下，例如风控的场景，负样本的比例远远小于正样本的占比；（3）梯度下降过程中，不同类别的样本量比较大时，模型本身很难做到收敛最优解。
非均衡数据学习
ZHAOLEI5911的博客
03-23 513
http://www.cnblogs.com/boscotsang/p/4006689.html http://blog.youkuaiyun.com/yelbosh/article/details/48375363 http://www.lovedata.cn/ec/tuijiansuanfa/2015/1113/6855.html
不均衡样本的处理办法
weixin_38981611的博客
04-06 705
1.使用正确的度量方法来评估 在不均衡数据集上训练出来的模型，如果使用不合适的度量方法的话，是很危险的。想象一下，如果你的数据集是上面的图的情况，如果度量方法是准确率的话，那么一个模型如果对所有的样本预测都是0的话，准确率将达到非常好的99.8%，但是很显然，这种模型并没有什么用。 这种情况下，可以使用一些替代的度量方法，例如： 精确度/查准率：真实为正样本的数据的准确率。 召回率/查全率：预测为正样本的数据的准确率。 F1得分：精确率和召回率的调和平均。 ROC：真
非均衡样本的简单认识
zhunode的探索
10-24 737
非均衡样本的定义 在分类问题中，每种类别的出现概率未必均衡。 比如 ： 信用风险：正常用户远多于逾期/违约用户。 非平衡样本导致的问题： 降低少类样本的灵敏性。 非均衡样本的解决办法： 1 过采样 考虑对小类下的样本（不足1为甚至更少）进行过采样，即添加部分样本的副本； 过采样的缺点是导致过拟合。 欠采样 考虑对大类下的样本（超过1万、十万甚至更多）进行欠采样，即删除部分样本； 欠采样导致...
非均衡样本处理的心法
微众信科的博客
04-09 632
身处大数据时代，对模型和风控工作者来说无异于福音。但与此同时，数据呈现长尾分布，不均衡分布导致训练困难，效果不佳。具体到风控场景中，负样本的占比要远远小于正样本的占比。考虑一个简单的例子，假设有10万个样本，其中逾期客户500个，坏样本占比0.5%。如果我们直接将数据输入模型进行训练，将导致即便全部判断为正，准确率也能达到99.5%，在梯度下降过程中，正样本压倒性的影响，模型难以收敛到最优点。 本...
样本数据不均衡
最新发布
qq_62085589的博客
09-02 813
样本（类别）样本不平衡（class-imbalance）指的是分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况，一般地，样本类别比例（Imbalance Ratio）（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。
ML on Imbalance Data
Perfe's Blog
09-22 1168
Machine Learning Project on Imbalance Data（不平衡类的处理）原文本文是阅读上述原文后，自己做的缩略版版笔记，希望对大家有所帮助。 这篇文章看似是专门讲不平衡分类问题，但是实际上里面的步骤对于一个机器学习项目都是适用的，只不过在某些过程的处理上，有一些特殊的trick而已。 Imbalance data Examples fraud(诈骗) detection
不平衡数据学习挑战：《Learning from Imbalanced Data》深度解析
《Learning from Imbalanced Data》为我们提供了一个全面的视角，旨在推动不平衡学习问题的研究，为解决实际问题中的数据不平衡现象提供理论指导和实用解决方案。这对于推动大数据时代的信息分析和决策支持具有深远...
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