如何解决机器学习里面的类别不平衡问题

最新推荐文章于 2024-04-23 17:53:20 发布
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分类专栏： 面试
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78508502
本文探讨了机器学习中类别不均衡的处理策略，包括采样、转换为One-class问题、聚类+采样、模型惩罚、更换模型及评估指标，旨在解决数据集中小类样本过少的问题。

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转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78508502

总结下机器学习中类别不均衡的处理方法主要有下，希望对你有帮助~~

  1. 采样
    这里的采样可以分为上采样和下采样，简单说就是从类别少的多采样或者类别多的少采样。对于上采样，如SMOTE算法。
  2. 转化为One-class问题
    把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection）问题。这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，经典的工作包括One-class SVM等
  3. 聚类+采样
    对数据先进行聚类，再将大的簇进行随机欠采样或者小的簇进行数据生成，注意了，这里不是简单的上面所说的下采样，而是先聚类后再采样。
  4. 模型惩罚
    简单说就是对分类器的小类样本数据增加权值，降低大类样本的权值。
  5. 换模型
    使用一些如Bagging和Boosting的方法，集成学习大法好具体看文献3。

    除此之外，一些评价指标可能需要换一下，比如换成AUC和ROC，这两个指标对类别不均衡不敏感。

    参考文献
机器学习中的样本不平衡问题
微调：如何处理数据中的「类别不平衡」？
How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning?
机器学习之类别不平衡问题
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应对机器学习中类不平衡的10种技巧
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机器学习面试之如何解决类别不平衡？ 此内容是读西瓜书无意中看到的，觉得很重要，总结一下。
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机器学习类别不平衡问题的解决方法本文有参考1.《机器学习》 周志华2. https://yq.aliyun.com/articles/2260163.http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49408131
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分类中解决类别不平衡问题
Microstrong
05-11 5万+
关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号里面，公众号文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484313&idx=1&sn=568015a62bf99ca5...
《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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04-23 822
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。
Sklearn机器学习——样本不平衡问题解决、精确率、召回率、ROC曲线
qq_47250064的博客
09-01 7050
介绍样本分类不平衡问题的解决办法，以及SVC的六个模型评价指标，ROC曲线。
基于机器学习的数据不平衡问题处理
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08-29 1603
基于机器学习的数据不平衡问题处理为什么要处理数据不平衡问题数据不平衡问题的处理方法欠采样过采样单分类算法其它 为什么要处理数据不平衡问题 数据不平衡问题是现实生活中十分常见的一个问题，如上市公司的破厂预测，冠心病人的预测，癌症患者的预测等等。这些问题的样本数据往往出现一边倒的形势，而若不做处理直接用传统的机器学习方法进行模型训练的话，容易使训练出来的模型偏向样本多的那一方，导致样本少的一方的预测效果很差，而这些问题中大部分都更加注重样本少的一方的准确率。 数据不平衡问题的处理方法 既然已经有上面的这些问题，
机器学习常见问题
zstu_lihang的博客
01-12 1898
1.决策树过拟合 过拟合的原因：在于学习时过多的考虑如何提高对训练数据的正确分类，从而构建出过于复杂的决策树。 解决过拟合方法：     1.增加训练数据：这是解决过拟合现象的根本办法，若没有过多的训练数据，我们可以自己增加一些假数据来在增加数据的数量，从而让模型的泛化能力增强。     2.控制模型的复杂度：过于复杂的模型容易造成过拟合现象。对于模型的设计而言，我们应该选择简单、合适的模型解决复杂的问题。     3.降低特征的数量：对于一些特征工程而言，可以降低特征的数量。删除冗余特征，人工选择保留哪些
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机器学习中的类别不均衡问题
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机器学习(三)类别不平衡问题
Raywit的博客
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类别不平衡问题 1. Threshold-moving 2. Over-sampling 3. Under-sampling 4. 加权损失函数             前言： 之前所说的分类学习方法都是基于训练样本比例大致相同，不同类别之间样本数目相差不大的情况，但若差别很大，例如有 985 个反...
机器学习中类别不平衡问题
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机器学习中类别不平衡的解决方法欠采样过采样再缩放--阈值移动 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。 一般而言，分类学习算法有一个共同的基本假设，即不同类别的训练样本比例相当，如果不同类别比例样本数量相差较大，则会对学习器造成干扰，故有必要对不平衡样本做处理。假定正类样本比较少，反类样本比较多。 欠采样 欠采样又称下采样，去除一些反类样本，使得正、反类样本数量相当，然后再进...
如何解决机器学习中的数据不平衡问题
yyqq188的博客
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越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难，数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一  数据不平衡 在学术研究和教学中，很多算法都有一个基本假设，就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用在实际数据中时，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的很不均衡，都存在长尾效应。 可以看到大部分微博的总互动数（被转发，评论和点赞
一篇文章总结python机器学习类不平衡问题的处理-class imbalance（ROC，混淆矩阵，f1 score等）
weixin_44145222的博客
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文章目录迷惑矩阵准确度，召回率和f1 scoreROC多类分类问题-加权均分其它方法 迷惑矩阵 准确度，召回率和f1 score ROC 多类分类问题-加权均分 其它方法
机器学习中的数据不平衡解决方案大全
小白学视觉
08-16 2542
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：章华燕（算法工程师——金桥智慧科技）作者博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/u013709270前言在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本...
分类机器学习中，某一标签占比太大（标签稀疏），如何学习？
深度学习与计算机视觉
11-06 3666
链接：https://www.zhihu.com/question/372186043编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删假设10000个数据，有100个1，200个2，其...
【机器学习】 处理不平衡数据的技巧总结！
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07-31 1371
概念 类别数据不均衡是分类任务中一个典型的存在的问题。简而言之，即数据集中，每个类别下的样本数目相差很大。例如，在一个二分类问题中，共有100个样本（100行数据，每一行数据为一个样本的表征），其中80个样本属于class 1，其余的20个样本属于class 2，class 1:class2=80:20=4:1，这便属于类别不均衡。当然，类别不均衡问同样会发生在多分类任务中。它们的解决方法是一样...
有监督学习里面的回归问题是什么，请给我讲解
最新发布
03-21
<think>好的，我现在需要回答用户关于有监督学习中回归问题的概念和原理的提问。首先，我需要回忆有监督学习的基本概念，确保自己理解正确。有监督学习是机器学习的一种，其特点是使用带有标签的数据集进行训练，模型通过学习输入特征与输出标签之间的关系来进行预测。 接下来，用户具体问的是回归问题。回归属于监督学习的两大任务之一，另一个是分类。分类的输出是离散的类别标签，而回归的输出是连续数值。例如，预测房价、气温等连续值的问题都属于回归任务。 现在需要详细解释回归问题的概念。概念部分应该包括定义、特点和应用场景。然后原理部分需要涉及回归的核心目标，即建立映射函数，以及如何通过损失函数（如均方误差）来优化模型参数。常见的回归算法如线性回归、多项式回归、支持向量回归等需要简要提及，但用户可能不需要太深入的算法细节，除非提问中有具体要求。 接下来要参考提供的引用内容。引用[2]和[3]提到了多项式回归和多种回归算法，引用[4]讨论了监督学习的原理和挑战。需要将这些内容整合到回答中，但要注意引用标识的正确使用。例如，在提到模型优化时，可以引用[4]中关于提升模型性能的部分。在代码实例部分，引用[2]提到了PolynomialFeatures的使用，可以举一个简单的线性回归代码示例，但用户可能更关注原理，所以代码部分应简明。 用户要求回答结构清晰，逐步解决问题，并保证真实可靠。因此，我需要将内容分成几个部分，如概念、原理、实例和总结，每个部分下再分小点。例如，在原理部分，可以分解为数学建模、损失函数、优化方法等。 另外，注意LaTeX格式的正确使用。所有数学表达式需要用$...$或$$...$$。例如，线性回归的假设函数应写成$h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \dots + \theta_nx_n$，均方误差公式用$$...$$单独成段。 最后，生成相关问题时要确保与回归问题相关，覆盖概念、原理、算法比较、应用和优化等方面。例如，回归与分类的区别、常用算法、过拟合处理、实际应用场景等。 总结一下，回答的结构大致如下： 1. 回归问题的概念（定义、特点、应用） 2. 回归问题的原理（数学模型、损失函数、优化方法） 3. 代码实例（简单线性回归示例） 4. 总结 5. 相关问题 需要检查LaTeX语法是否正确，例如积分符号、上下标等是否正确使用$符号包裹。同时，引用标识要自然地添加到相关内容末尾，例如在提到模型性能提升时添加[^4]。 现在，将这些思路整理成符合用户要求的正式回答，确保各部分清晰，引用正确，并生成相关问题。</think>### 有监督学习中回归问题的概念及原理讲解 #### 一、回归问题的概念 1. **定义** 回归问题是监督学习的两大核心任务之一（另一为分类问题），其目标是建立一个从输入特征到**连续数值型输出**的映射关系。例如，预测房价、气温、销售额等连续值场景均属于回归问题[^4]。 2. **特点** - 输出为**连续值**（如$y \in \mathbb{R}$），而非离散的类别标签。 - 关注输入变量与输出变量之间的**数学关系建模**，例如线性关系或非线性关系。 - 常用评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（$R^2$）。 3. **应用场景** - 金融领域：股票价格预测。 - 医疗领域：疾病风险评分。 - 工业领域：设备寿命预测。 --- #### 二、回归问题的原理 1. **数学建模** 回归模型的核心是构建假设函数$h_\theta(x)$，描述输入特征$x$与输出$y$的关系。例如： - 线性回归：$$h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2 + \dots + \theta_nx_n$$ - 多项式回归：通过特征扩展（如$PolynomialFeatures$[^2]）引入非线性项，例如$$h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1x + \theta_2x^2$$ 2. **损失函数与优化** - **均方误差（MSE）**是最常用的损失函数： $$J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2$$ - 通过优化算法（如梯度下降）最小化损失函数，求解最优参数$\theta$[^4]。 3. **模型泛化与正则化** - 为防止过拟合，可引入正则化项（如L1/L2正则化）： $$J(\theta) = \text{MSE} + \lambda \sum_{i=1}^{n}\theta_i^2$$ - 交叉验证和超参数调优是提升泛化能力的关键步骤[^4]。 --- #### 三、代码实例（线性回归） ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 假设X为特征矩阵，y为目标值 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"MSE: {mse:.2f}") ``` --- #### 四、总结 回归问题通过建立输入特征与连续输出之间的映射关系，解决了实际中的数值预测需求。其核心在于损失函数的设计与参数优化，同时需平衡模型复杂度与泛化能力[^4][^3]。 --- ###
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