处理不均衡数据（Dealing with imbalanced data）简洁版

最新推荐文章于 2024-03-14 09:52:40 发布
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#机器学习 #样本 #不均衡 #样本不平衡 #样本不均衡

本文探讨了处理不均衡数据的几种方法，包括获取更多数据、改变评估标准、数据重组、选择适合的机器学习模型以及调整算法。通过精确度、查准率、查全率和F1分数来评价模型，并介绍了过采样、欠采样等技术，以及如何根据数据不平衡情况调整算法的阈值。


（1）想办法获取更多的数据。


前段时期的数据，较多呈现红色部分的数据较少呈现蓝色部分的数据；后半时期，产生数据的趋势发生变化，较多呈现蓝色部分数据较少呈现红色部分数据。所以，想办法获取更多的数据。

（2）换个评判方式

通常我们会用精度（Accuracy）和错误率（error）来评价模型的好坏。这两个指标在数据不均衡时，均不能客观的衡量模型。

解决办法：

通过Confusion Matrix，计算查准率(Precision)和查全率（recall）,然后再计算F1 Score。这种衡量模型的标准可以成功的区分数据不均衡问题，并且能给出模型客观的评价。

对模型评价标准不熟悉的，可以看我之前的文章：

【错误率、精度、查准率、查全率和F1度量】详细介绍

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