关于非平衡样本的解决

最新推荐文章于 2025-08-01 10:08:48 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/little_turtle_/article/details/93027221
在噪声数据与其最近邻样本间插值生成新样本时，合成样本会落入多数类区域，SMOTE、Modified - SMOTE和ADASYN算法都存在此问题，因此有必要过滤掉噪声样本。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

if interpolating a new sample
between a noisy data and one of its nearest neighbors (e.g. sample A),
the synthetic sample falls inside the majority class region. Such problem
exists in SMOTE, Modified-SMOTE and ADASYN. Consequently, it is
necessary to filter out the noisy samples.

不均衡样本的处理办法
weixin_38981611的博客
04-06 720
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
机器学习——样本不均衡学习
gjinc的博客
07-28 1287
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。
不平衡样本处理
dujidan的博客
07-17 367
不平衡样本处理 参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27802435/article/details/81201357 官网：https://imbalanced-learn.org 啥也不说了，直接上图！！！
非均衡样本处理的心法
微众信科的博客
04-09 653
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...
非均衡样本的简单认识
zhunode的探索
10-24 762
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...
数据预处理：样本的非平衡的问题
BigCowPeking
08-05 1173
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37311047 粗浅的方法，更容易上手，简单而有效！ 在前面的一篇推文中我们提到过，非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式： 欠采样 过采样 人工合成 调权重 在开始介绍不同的处理方...
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...
分析样本大小对非平衡数据分类的影响
01-19
本文对非平衡类数据分类问题进行了概述。首先在简单介绍非平衡类数据基本概念的基础上，分析了非平衡类数据引起的问题及其导致分类性能下降的原因；然后介绍了目前主要的解决方法，分析了现有处理方法的优缺点；讨论...
样本大小对非平衡数据分类的影响
10-24
综上所述，样本大小是影响非平衡数据分类，特别是稀有类分类问题的一个重要因素。在实际应用中，通过对数据进行平衡处理、采用有效的分类算法以及合理选择评估标准，可以提高稀有类的分类性能，从而在各种领域实现...
通信与网络中的分析样本大小对非平衡数据分类的影响
10-22
本文对非平衡类数据分类问题进行了概述。首先在简单介绍非平衡类数据基本概念的基础上，分析了非平衡类数据引起的问题及其导致分类性能下降的原因；然后介绍了目前主要的解决方法，分析了现有处理方法的优缺点；最后...
非平衡类数据分类
03-08
数据挖掘的分类问题，主要是关于非平衡数据的分类问题
非平衡样本的处理问题
Innovat1on的博客
04-08 476
对于分类问题，这个样本数目不平衡是非常麻烦的 一般而言，评价指标不要用Acc，没有意义，用PR或者ROC 针对于临近样本的处理： 合成样本方法： 实际上就是每个样本找出来最近的k个样本（都是样本量少的），取距离中间值进行插值 ...
非平衡样本问题
weixin_30477797的博客
06-29 150
1 转载于:https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11107151.html
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data）
laolu1573的专栏
10-02 1036
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data） 1.Undersampling 1.1Informed Undersampling 2.Oversampling 2.1SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)
样本不平衡：从“多数派霸权”到“公平分类”的破局指南
最新发布
qq_45464126的博客
08-01 678
样本不平衡的本质，是模型对“少数派”的偏见。解决这一问题没有“银弹”，需根据具体场景灵活组合数据、算法与评估方法。记住：模型的终极目标是“正确”，而非“平均正确”——在医疗、金融等关键领域，对少数类的精准识别，往往比整体的“漂亮准确率”更有价值。下次遇到不平衡数据时，不妨多问自己：“我的模型，真的‘看见’那些少数类了吗？
机器学习︱非平衡数据处理方式与评估
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素质云笔记
07-23 1万+
解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。 解决方式分为： .一、相关方法总结1、采样采样方法是通过对训练集进行处理使其从不平衡的数据集变成平衡的数据集，在大部分情况下会对最终的结果带来提升。采样分为上采样（Oversampling，过采样）和下采样（U
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一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象样本（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（Imbala...
样本不均衡的问题
weixin_45074568的博客
01-26 4654
一、样本不均衡简介 1.1 样本不均衡现象 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。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重要。 1.2 不均衡的根本影响     很多时候我们遇到样本不均衡问
非平衡样本问题如何解决
06-21
非平衡样本问题是指在数据集中不同类别的样本数量差异较大的情况。解决非平衡样本问题的方法主要包括以下几种： 1.重采样：通过增加少数类样本或者减少多数类样本来平衡样本数量。常见的方法包括随机上采样、随机下采样、SMOTE等。 2.改变损失函数：对于不同类别的样本，可以使用不同的权重或不同的损失函数来训练模型，使得模型更加关注少数类样本。常见的方法包括加权损失函数、Focal Loss等。 3.集成学习：通过集成多个模型的预测结果来提高模型的分类性能，常见的方法包括Bagging、Boosting等。 4.生成新样本：通过生成新的少数类样本来平衡数据集。常见的方法包括GAN、VAE等。 以上方法可以单独使用，也可以结合使用，具体选择哪种方法要根据实际情况进行选择。
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