处理不平衡数据的技巧总结

最新推荐文章于 2023-01-30 10:36:03 发布
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该博客主要总结了处理不平衡数据的技巧。在数据处理中，不平衡数据是常见问题，掌握相关处理技巧有助于提升数据分析和挖掘的效果，保障后续模型的准确性和可靠性。
针对不平衡数据的特征工程技巧
AI天才研究院
04-03 481
《针对不平衡数据的特征工程技巧》 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 在机器学习和数据科学领域中,数据集的不平衡性是一个常见的挑战。当某些类别的样本远远多于其他类别时,模型在训练和预测过程中会产生偏差,从而降低整体的预测准确性。这种不平衡的数据分布通常出现在金融欺诈检测、医疗诊断、网络安全监控等应用场景中。
数据清洗与数据平衡：如何进行数据平衡
AI天才研究院
10-07 1542
数据清洗与数据平衡：如何进行数据平衡 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习和数据分析中，数据是至关重要
处理不平衡数据的技巧总结！
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matlab怎么处理非平衡数据处理,处理非平衡数据的七个技巧
weixin_29358811的博客
03-22 1426
原标题：处理非平衡数据的七个技巧摘要：本文介绍了在入侵检测、实时出价等数据集非常不平衡的领域应用的数据处理技术。关键字：平衡数据，数据准备，数据科学原文：7 Techniques to Handle Imbalanced Datahttp://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html作者：Ye Wu &am...
【机器学习】 处理不平衡数据的技巧总结！
小白兔的窝
07-31 1498
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关于数据集不平衡的处理方式
笔记小屋
09-02 1466
前言 最近在学习机器挖掘内容，其中有一个问题应该是大家都会碰到的问题，就是如果样本数据中类别样本个数相差巨大该如何处理，比如，A类别100个样本，B类别10000个样本。这样类别差别训练模型实际效果并不理想。所以需要一个方法来解决这个问题。 技巧 欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响？这篇文章讲解了很多东西，其实大家可以看看，其中也有用模型...
数据挖掘：数据清洗——数据不平衡处理
AvenueCyy的博客
02-18 1万+
数据挖掘：数据预处理——数据不平衡处理 一、什么是数据不平衡？ 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，也叫数据倾斜。以二分类问题为例，即正类的样本数量远大于负类的样本数量。严格地讲，任何数据集上都有数据不平衡现象，一点的差异不会引起太多的影响，我们只关注那些分布差别比较悬殊的。 关于分布悬殊：如果类别不平衡比例超过4:1，那么其分类器会大大地因为数据不平衡性而无法满足分类要求的。因...
不平衡数据集的建模的技巧和策略
deephub
01-30 4359
在这篇文章中，我们讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略。不平衡的数据集可能是机器学习中的一个常见问题，并可能导致在预测少数类时表现不佳。本文介绍了一些可用于平衡数据集的重采样技术，如欠采样、过采样和SMOTE。还讨论了成本敏感学习和使用适当的性能指标，如AUC-ROC，这可以提供更好的模型性能指示。处理不平衡的数据集是具有挑战性的，但通过遵循本文讨论的技巧和策略，可以建立有效的模型准确预测少数群体。
多分类 数据不平衡的处理 lightgbm
kyle1314608的博客
01-14 8917
前言数据不平衡问题在机器学习分类问题中很常见，尤其是涉及到“异常检测"类型的分类。因为异常一般指的相对不常见的现象，因此发生的机率必然要小很多。因此正常类的样本量会远远高于异常类的样本量，一般高达几个数量级。比如：疾病相关的样本，正常的样本会远高于疾病的样本，即便是当下流行的COVID-19。比如kaggle 竞赛的信用卡交易欺诈（credit card fraud），正常交易与欺诈类交易比例大于10000：1。再比如工业中常见的故障诊断数据，正常运行的时间段会远远高于停机（故障）时间。开题首先我们提出一个
[深度学习技巧]·数据类别不平衡问题处理
简明AI工作室
03-11 1万+
数据类别不平衡问题处理 转载地址 1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。 类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同...
【处理不平衡数据】：决策树上的6个实用处理技巧
[【处理不平衡数据】：决策树上的6个实用处理技巧](https://www.paepper.com/blog/posts/everything-you-need-to-know-about-stable-diffusion/stable-diffusion-imagic.png) # 1. 不平衡数据的挑战与影响 不平衡...
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型的构建与实现，重点在于通过仿真手段分析电力系统中各节点的电压、功率分布及系统稳定性，帮助理解潮流计算的基本原理与工程应用。文中可能涉及牛顿-拉夫逊法或PQ分解法等经典潮流算法的仿真验证，并利用Simulink强大的模块化建模能力实现系统动态与稳态行为的可视化模拟，为电力系统规划与运行提供技术支持。; 适合人群：电气工程及相关专业的高校学生、研究生，以及从事电力系统仿真、自动化控制、能源系统分析的科研人员和工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本理论与仿真方法；②学习如何在Simulink中构建多节点电力系统模型；③通过仿真分析系统参数变化对潮流分布的影响，服务于教学实验、科研项目或实际工程设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，边操作Simulink模型边理解算法流程，重点关注模型搭建、参数设置与仿真结果分析环节，有条件者可对比MATLAB编程实现与Simulink仿真的差异，深化对数值计算与系统建模的理解。
软件工程基于多语言技术栈的电商平台后端设计：高并发与可维护性优化方案研究
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内容概要：本文系统性地介绍了编程语言进阶的学习路径与实战项目实践，涵盖主流技术栈（Python、Java、Go、Rust）的优劣势分析，针对高并发性能优化、业务逻辑可维护性、数据处理效率等行业痛点提供具体解决方案，并结合设计模式与代码示例深入讲解。文章重点通过构建一个基于FastAPI的简易电商平台后端，演示了从技术选型、核心编码到项目优化的完整流程，强调性能调优、架构设计与实际工程问题的应对策略。最后提出进阶建议，倡导深入底层原理、掌握云原生技术、参与开源项目以持续提升技术能力。; 适合人群：具备一定编程经验，希望提升系统设计能力和工程实战水平的1-3年开发者，以及准备向中高级工程师进阶的技术人员。; 使用场景及目标：①帮助开发者在不同技术路线间做出合理选型决策；②掌握高并发、分布式、缓存等关键技术的实际应用；③通过完整项目实践理解Web后端开发全流程并积累可迁移经验；④提升对框架底层原理和系统性能优化的理解。; 阅读建议：建议边读边动手实现文中的代码示例与项目模块，结合调试与性能测试加深理解，同时延伸学习文中提到的底层机制（如GIL、goroutine、ORM原理）和工具链（Docker、Redis、JWT），以构建完整的知识体系。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型任务调度算法，旨在优化异构分布式系统中的任务分配与执行效率。通过Matlab代码实现，该算法利用遗传算法的全局搜索能力，解决任务调度中的复杂优化问题，提升系统资源利用率和任务完成速度。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建及交叉变异操作，并通过仿真实验验证了其相较于传统方法在调度性能上的优越性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事分布式系统、任务调度或智能优化算法研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于异构计算环境下的高效任务调度；②为科研人员提供遗传算法在调度领域应用的完整实现案例，支持进一步改进与对比实验；③服务于高校教学与课程设计中关于智能优化算法的实践环节。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行调试与运行，深入理解遗传算法在任务调度中的具体实现细节，并可通过修改参数或引入其他优化策略开展扩展性研究。
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机）（Matlab代码实现）
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故障检测中如何处理数据不平衡问题
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- 引用[3]：处理不平衡数据的五种方法，包括代码示例。 - 引用[4]：处理样本不均衡的三种方法：欠采样、过采样和模型算法。 - 引用[5]：提及消融实验和参数，但似乎不直接相关。 用户是在故障检测的上下文中问这个...
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