机器学习中样本不平衡处理方法

最新推荐文章于 2024-07-14 10:32:39 发布
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企业级机器学习 Pipline - 样本sample处理
qq_25459495的博客
08-22 440
企业级机器学习 Pipline - 样本sample处理 书接上文，大家都知道，我们现在常用的机器学习平台包括 离线训练 和 在线预估 2 个模块。 其中，离线部分一般负责 log数据处理，样本处理，特征处理和模型训练等。 在线部分则包括线上的进行的 实时predict 过程 (online predict，也称为在线模型的Inference)。流程图如下： 在机器学习界，有一句话是大家公认的真理：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。我也觉得这句话说的很有道理呀 -，数
机器学习样本不平衡处理方法
hblg_bobo的博客
11-09 1947
数据样本不平衡处理
机器学习 - 样本处理
BigDeng_2014的专栏
06-18 1361
样本处理：模型冷启动： 构建专家规则模型（前期比机器学习模型重要） 平滑过渡：充分部分优先切换 产品->数据->产品的重要性 数据技术不是核心竞争力，但数据是。 样本分布不一致的解决方案： 不一致会有什么问题？样本数据和实际数据的分布不一致。 难点在于发现（意识到） 需要清楚产品需要什么样本不平衡的解决方案： 样本不平衡的问题：分布的比例偏差较大，把小样本进行扩充 原理解析 两种等价...
【机器学习】处理样本不均衡问题的方法，样本权重的处理方法及代码
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机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
08-20 3万+
今天学习了关于样本类别分布不均衡的处理的一些知识，在此和大家一起分享一下。 什么是样本类别分布不均衡？ 举例说明，在一组样本中不同类别的样本量差异非常大，比如拥有1000条数据样本的数据集中，有一类样本的分类只占有10条，此时属于严重的数据样本分布不均衡。 样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。 样本...
机器学习 | 样本不平衡问题处理方法
RUC_Lee的博客
05-19 4377
如何解决样本不平衡问题？2 样本不平衡问题的处理方式2.1 场景2.2 对训练集还是测试集用？还是全量用？2.3 处理方法有哪些？ 待补充！ 2 样本不平衡问题的处理方式 2.1 场景 最近刚好做的项目是一个二分类问题，全量数据中正负样本比超过了5：1，一般认为超过4：1则是样本不平衡，因此需要进行处理。 2.2 对训练集还是测试集用？还是全量用？ 仅针对训练集进行样本不平衡问题的处理，测试集不用...
机器学习中样本不平衡的处理方法
nanke_4869的博客
03-03 891
文章目录为什么样本不平衡会对结果造成影响样本不平衡的处理方法欠采样欠采样改进方法1欠采样改进方法2过采样过采样改进方法1过采样代表算法：SMOTE 算法阈值移动 在现实收集的样本中，正负类别不均衡是现实数据中很常见的问题。一个分类器往往 Accuracy 将近90%，但是对少数样本的判别的 Recall 却只有10%左右。这对于我们正确找出少数类样本非常不利。 举例来说：在一波新手推荐的活动中，预测用户是否会注册的背景下，不注册的用户往往是居多的，这个正负比例通常会是1:99甚至更大。 一般而言，正负样本比
机器学习之不均衡样本处理方法
qq_45699443的博客
07-14 1302
比如在分类任务中，不同类别的训练样例数目常存在差异大的情况，这时样本不均衡往往会出现模型对样本数较多的类别过拟合、对较少的类别欠拟合的现象，即总是将样本分到样本数较多的分类类别中。在实际的数据中，不但会存在样本不均衡问题，而且还经常伴随着不同类别的样本重叠问题，如果直接进行SMOTE过采样，虽然minority classes样本数目增多了，但是样本的重叠反而加剧了，很明显这并不利于分类。当得到Tomek Link之后，移去所有的Tomek Link并且反复进行，会使样本的重叠大大减小，从而有利于分类。
机器学习中的样本不平衡问题如何解决？
qq_42963448的博客
12-27 1507
近些年，随着智能化应用概念在各个行业的普及、智能应用项目的落地实践，作为智能应用的基础技术-机器学习，也得到了广泛的应用并取得了不错的效果。与此同时，在实际的项目应用中也经历了各种各样的难题，如数据分散难统一、输出结果滞后、数据不准确等，其中样本不平衡就是一个典型的数据问题。
【机器学习实战】 kaggle贷款批准预测 （使用xgboost解决正负样本不平衡问题）
最新发布
12-27
初学者不仅可以提升数据预处理、特征工程、模型选择和调优的能力，还能更好地理解和应用机器学习中处理不平衡数据的技巧和方法。此外，这类任务通常涉及到实际业务问题，帮助学习者将理论与实践结合，提升解决现实...
如何从机器学习大量数据中选择样本
04-11
如何从机器学习大量数据中选择样本，How to correctly select a sample from a huge dataset in machine learning。
【机器学习】一文解决样本不均衡（全）
fengdu78的博客
12-18 3635
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...
机器学习超详细实践攻略(23)：三板斧干掉样本不均衡问题之3——通过集成学习方法解决样本不均衡
u013044310的博客
01-29 2357
解决样本不均衡问题的第三种策略
数据不平衡处理方法
guhongpiaoyi的博客
06-24 6038
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的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。 本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以
机器学习——样本不均衡的处理方式
Muzi_Water的博客
01-07 2140
本片博文主要是对机器学习的分类问题中存在的样本不均衡情况的处理说明，具体如下： 当对数据进行分类训练的时候，有时候会出现原始数据样本不均衡的情况，也就是正例与反例样本数量存在差异。此时为了能够更好的训练模型，需要对原始数据进行“过采样”或“下采样”来使得训练数据分布均衡。 过采样：让正反例样本一样多，通常是对较少的数据进行数据生成，让其与较多的数据一样多。 下采样：让正反例样本一样少，通常是对较多...
机器学习样本不平衡如何处理？
lin
05-01 1134
问：在机器学习训练时候，有时候会出现正负样本极其不平衡的情况，什么情况下会出现这种情况？有何有效的方法避免此类问题？ 答： 场景：在一般人群中生病vs没病；在一般工作状态下故障vs无故障；在一般交易中正常vs欺诈，等。 解决方法： 1、收集更多或不同的数据。 2、生成合成的样本。 3、数据重采样。 4、将性能指标更改为混淆矩阵、精确性和召回率。f1得分，kappa，roc曲线等。 5、采用内建非平...
机器学习中样本不平衡，怎么办？
Python数据挖掘
05-14 1220
在银行要判断一个"新客户是否会违约"，通常不违约的人VS违约的人会是99:1的比例，真正违约的人 其实是非常少的。这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把所有人都当成不会违约的人，正确率也能有99%， 这使得模型评估指标变得毫无意义，根本无法达到我们的"要识别出会违约的人"的建模目的。 在处理样本不均衡的任务中，使用常规方法并不能达到实际业务需求，正确且尽可能多捕获少数类样本。因为样本不均衡会使得分类模型存在很严重的偏向性。 本文中，介绍了在机器学习中样本不平衡处理策略及常用方法和工具。喜欢记得收藏、点赞、
机器学习中样本不平衡的解决方案
WGS.
11-26 2546
文章目录采样正样本过采样正样本smote负样本欠采样基于聚类的随机采样（CBO）SMOTEBoost（采样方法和集成学习的集成）将二分类看成一分类或异常检测问题focal lossimbalance-XGBoost正负样本失衡时的评估指标 注：本文中，将大众样本视为负样本，小众样本视为正样本。即正样本很少，负样本很多。 采样 首先最基本的就是采样，分为过采样和欠采样。 正样本过采样 1.如果随机的复制多分正样本进行过采样，那么必然会导致过拟合，因为训练数据中的正样本会反复出现。这种做法不建议。 2.可以通
机器学习中样本数据预处理
Shingle_的博客
05-22 2357
特征缩放 X_norm=(X-X_min)/(X_max-X_min ) lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()) 特征标准化 Gaussian with zero mean and unit variance. z=(x-μ)/σ numeric_feats = all_X.dtypes[all_X.dtypes != "o...
机器学习中如何解决样本不均衡的问题？
黄飞的博客专栏
04-14 4350
很多机器学习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。举个例子，大部分（假如是97%以上）的微博的总互动数（包括被转发，评论和点赞数量）都在0~5之间，交互数多的微博（多于100）非常的少，如果我们去预测一条微博交互数所在档位，预测器只需要把所有微博预测为第一档（0-5）就能解
机器学习距离度量与样本平衡方法详解
本文主要探讨了机器学习中常见的距离...以上是关于机器学习中关键知识点的总结，涵盖了距离度量、样本不平衡处理、高斯混合模型、模型复杂度与解释性、EM算法、K-means聚类、函数特性、并行计算以及特定模型的特性。
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