第3周作业 如何处理类别不平衡问题

最新推荐文章于 2022-03-08 09:53:21 发布
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本文探讨了解决机器学习中类别不平衡问题的多种策略，包括扩大数据集、调整样本比例、使用SMOTE生成人工数据、尝试不同分类算法及模型惩罚等方法。

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

一、扩大数据集

  • 增加小类样本数据
  • 减少大类样本数据

二、尝试其他分类指标

详见作业3 DL常见分类标准

三、数据集重采样

小的过采样，大的欠采样

四、人工数据样本

SMOTE

五、尝试不同的分类算法

六、尝试对模型进行惩罚

七、尝试一个新的角度理解问题

八、尝试创新

reference

分类中解决类别不平衡问题https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80287033

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3、调度与平衡：作业车间与生产线系统的优化之道
jupi8的博客
05-23 16
本文深入探讨了现代制造业中的调度与平衡问题，重点分析了作业车间（JS）和生产线系统（OE）的优化策略。通过流动时间方法和松井方程（W ZL）的应用，实现了对生产系统的效率提升和成本控制。文章还介绍了多周期有限循环模型及其数学公式化表达，并通过数值示例验证了最优分配方案的有效性。此外，椭圆理论被引入供应链管理中，为多方共赢的合作模式提供了理论支持，拓展了传统经济模型的适用范围。
常见的类别不平衡问题解决方法
Jiashilin
04-28 1485
1.对大类数据降采样 ​ 减少大类数据样本个数，使与小样本个数接近。 ​ 缺点：欠采样操作时若随机丢弃大类样本，可能会丢失重要信息。 ​ 代表算法：EasyEnsemble。其思想是利用集成学习机制，将大类划分为若干个集合供不同的学习器使用。相当于对每个学习器都进行欠采样，但对于全局则不会丢失重要信息 2. 对小类数据过采样 3. 增加小类样本数据 4. 数据代价加权 5.使用一些对样...
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如何处理数据中的「类别不平衡」？
studyvcmfc的专栏
07-12 467
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093
类别不平衡的解决方法
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类别不平衡问题 分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的问题。 反类样本过多解决方法 方法一：对训练集里的反类样例进行“欠采样”，即除去一些反例使得正、反例数接近，然后再进行学习； 方法二：对训练集里的正样例进行“过采样”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后在进行学习； 方法三：直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将阈值移动进行判断。 ...
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样本不平衡怎样解决（在loss前加系数） 数据不平衡 　　在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。 Focal loss 参考网址： https://www.zhihu.com/question/269698662/a...
4种改善类别不平衡的方法
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08-25 7160
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问题形式该问题一般指的是训练集中正负样本数比例相差过大，其一般会造成以下的一些情况： 1. 类别少的误判惩罚过低，导致有所偏袒，当样本不确定时倾向于把样本分类为多数类。 2. 样本数量分布很不平衡时，特征的分布同样会不平衡。 3. 评价指标不可靠，例如常见解决方法 进行重采样，过采样 或 欠采样 人工合成新的数据。 1）基于经验，对属性值进行随机采样，生成新的样本。2）基于贝叶斯理论，对属性值
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在分类中处理训练集中类别不平衡问题
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1.扩大数据集    当遇到类别不均衡问题时，首先应该想到，是否可能再增加数据（一定要有小类样本数据），更多的数据往往战胜更好的算法。因为机器学习是使用现有的数据多整个数据的分布进行估计，因此更多的数据往往能够得到更多的分布信息，以及更好分布估计。即使再增加小类样本数据时，又增加了大类样本数据，也可以使用放弃一部分大类数据（即对大类数据进行欠采样）来解决。2.尝试其他分类指标    类别不均衡的分...
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3. F1得分（F1 Score）：F1得分是精确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型的平衡性。当精确率和召回率都很重要时，F1得分是一个很好的评价指标。计算公式为： F1得分 = 2 * (精确率 * 召回率) / (精确率 + 召回率...
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