样本不均衡解决办法

最新推荐文章于 2023-03-09 15:31:03 发布
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本文探讨了机器学习中正负样本不均衡的问题，介绍了过抽样、欠抽样及组合抽样的解决策略，并讨论了这些方法可能带来的共线性和信息丢失风险。

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正负样本不均衡，正负是指的二分类么？

正负样本不均衡时，常用方法：

1.抽样

   过抽样：将样本量少的一类sample补齐

   欠抽样：将样本量多的一类sample压缩

   组合抽样：约定一个数量级N,同时进行过采样和欠采样，使得正负样本量和等于约定数量级N

这种方法容易导致较少样本共线性，或者丢失数据信息。

   （共线性：在统计学中称为多重共线性。指线性回归模型中由于变量之间存在精确的相关关系或者高度相关关系而使模型估计失真或难以准确估计。） 

2.常规的方法包括算法中的weight,weight matrix

   

正负样本不均衡的解决办法
Jiashilin
07-20 1922
问题定义：数据集中，每个类别下的样本数目相差很大（数量级上的差距）。以下以二分类问题为例说明。 1. SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)过采样小样本（扩充小类，产生新数据） 即该算法构造的数据是新样本，原数据集中不存在的。该基于距离度量选择小类别下两个或者更多的相似样本，然后选择其中一个样本，并随机选择一定数量的邻居样本对选择的...
机器学习——样本不均衡学习
gjinc的博客
07-28 1290
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。
样本不均衡问题
kyle1314608的博客
03-05 2319
...
【机器学习】关于样本不均衡问题
优快云_Black的博客
07-07 1184
参考：https://www.jianshu.com/p/be343414dd24问题解决难度：大数据+分布均衡<大数据+分布不均衡<小数据+数据均衡<小数据+数据不均衡方法一：采样采样分为上采样和下采样：上采样会把小众样本复制多份，这样容易造成过拟合问题，解决方法是在重复样本中加入轻微的随机扰动下采样是随机选取大众类，使其和小众类有相同的样本，这样会造成模型的不完整，解决方法是...
一文解决样本不均衡（全）
qq_29462849的博客
04-08 1587
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨泳鱼来源丨算法进阶一、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（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...
样本不均衡问题的思考及解决方案
围城
10-30 1004
2018/12/25 （本篇随笔不打算具体介绍如何解决样本不均衡的问题，而是思考阅读材料中想到的问题。） 今天重新拿出这个问题，看了第一个文章“8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset”[1]，模型的评价参数中准确率在这里就不起作用了，例如你正例样本占了90%，然后你准确率达到90%，这样的结果没...
【深度学习】如何处理样本不均衡？（交叉熵改变权重，附tensorflow代码）
qq_16761099的博客
06-06 4648
tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits(y_true, y_pred, weight)
样本不均衡案例及解决办法
joe_lee1的博客
07-08 4686
注意：在进行数据增广的时候一定要将测试集和验证集单独提前分开，扩张只在训练集上进行，否则会造成在增广的验证集和测试集上进行验证和测试，在实际上线后再真实数据中效果可能会非常的差。 参考文献：样本不平衡问题分析与部分解决办法 ...
对于正负样本不均衡的解决方法
FigthingForADream的博客
04-09 5743
1、最好的办法是获得更多的数据2、换个评价标准，有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1值3、重新采样，少的重复采样，多的抽样，或者加入惩罚权重，多的权重小，少的权重大，这就跟梯度提升类似吧梯度提升AdaBoost会把误分类样本加大权重，在表决中其较大作用4、换个对数据平衡性要求不那么大的机器学习算法，例如决策树5、修改算法。。。合成样本增加样本数目较少的那一类的...
xgboost算法中解决样本不平衡的方法及其应用
09-22
其次，讨论两种具体的应用情形以及相应的影响因素，最终提出了一种更加符合实际情境的样本不平衡问题的解决方案：通过设置参数max_delta_step来提高预测结果可靠性的问题解决办法。对于关注模型预测AUC值而非绝对...
样本不均衡处理方法、交叉检验、正则化惩罚
PanDawson的博客
03-01 1489
问题： 为什么一定要处理样本不均衡？ 什么是交叉检验 什么是正则化惩罚 怎么运用交叉检验 怎么运用正则化惩罚 以信用卡异常来举例，0是正常，1是异常 简单观察数据（这里的数据已经经过预处理），发现样本不均衡情况，（常理）0的数量比1的数量多得多。 处理样本不均衡有两种方法，一是下采样（使之一样少），二是过采样（使之一样多） 为什么一定要处理样本不均衡？ 如果样本不均衡的时...
如何解决回归任务数据不均衡的问题？
华为云官方博客
06-11 4347
摘要：现有的处理不平衡数据/长尾分布的方法绝大多数都是针对分类问题，而回归问题中出现的数据不均衡问题确极少被研究。
机器学习之样本不平衡
Madazy的博客
11-09 1738
机器学习之样本不平衡 1.样本不平衡导致什么问题？ 在机器学习的分类问题中，以二分类为例，如果训练集合的正例和负例的样本不平衡，相差悬殊很大。比如针对这个不平衡的训练结合运用逻辑回归的时候，一般来说，逻辑回归的阈值0~1，常取0.5，当样本不平衡时，采用默认的分类阈值可能会导致输出全部为反例，产生虚假的高准确度，导致分类失败。 样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多...
样本不均衡及其解决办法
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02-26 9149
1 什么是类别不均衡 类别不平衡（class-imbalance），也叫数据倾斜，数据不平衡，是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。 在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如广告点击率预测、故障分析、异常检测等；或者在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR（One vs. Rest）、MvM（Many vs. Many）策略后产生的二分类任务仍然可能出现类别不平衡现象。而标准机器学习算法通常假设不同类别的样本数量大致相似，所以类别不
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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
样本不平衡问题总结
weixin_39263657的博客
05-24 5834
一、样本不平衡介绍 1. 样本不平衡现象： 训练数据中各种类别样本数量差别过大，导致训练的模型对各个类别预测或分类的精度偏差比较大，比如电池故障预测，故障的数据量远远少于正常数据量，但是这些故障数据反而更重要。 2. 样本不平衡影响： 训练样本不平衡，那么模型更容易偏向样本量多的类别，因为模型把样本量的大的类别预测对，整体精度也会高，就不会在意少量样本类别，但这是不对的。即模型会学习到按照样本类别比例的先验信息，而解决样本不平衡能解决学习到这种先验信息，能从本质正确的判断预测不同类别。 举个栗子： 比如模型
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好的，我现在需要帮用户解决样本不均衡的问题。用户提到了机器学习中的数据不均衡，并且希望知道最佳实践。首先，我应该回顾一下用户提供的引用资料，看看里面提到了哪些方法。 引用[1]里提到数据增强、SMOTE过采样...
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