如何处理数据中的「类别不平衡」？

数据类别不平衡的处理方法
最新推荐文章于 2024-03-14 09:52:40 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-14 09:52:40 发布 · 483 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093

博客围绕数据中的类别不平衡问题展开，虽具体内容需点击链接查看，但推测会涉及处理该问题的相关信息技术方法，如数据采样、算法调整等，以解决类别不平衡对数据分析和模型训练的影响。
数据建模学习笔记 -- 类别不平衡问题
Tian_CMCC
12-11 3038
1. 什么是类别不平衡问题： 在很多任务中，正负样本数量通常是不平衡的，例如在欺诈、失效检测等任务中，正样本的数量远远多于负样本的数量。在类别不平衡问题中，我们将数量多的类别称为“大类”，数量少的类别成为“小类”。 由于类别不平衡问题的数据集中被大类主导，追求高分类精度是毫无意义的。例如在信用卡欺诈任务中，当类别不平衡度为1000时，即正负样本的比例为 1000 : 1，将所有的样本全部分为正样本即可获得 99.99% 的分类精度，虽然分类精度很高，但是无法检测出任何负样本，显然，这样的模型是毫无意义的。
对于类别不平衡的数据集，应该如何处理？
予以初始的博客
12-13 3237
目录1 问题定义2 解决方法2.1 采样2.2 SMOTE方法2.3 阈值调整2.4 模型融合 1 问题定义 这是典型的数据类型不平衡问题。比如对于一个二分类任务，训练集中类别为0的负样本占样本总数的90%，而正样本只占10%。那么这样的训练集有什么弊端呢？ 如果类别不平衡的样本直接丢给模型学习，那么很显然模型会在负样本上的学习效果更好，因为模型‘看到’的负样本更多。举个栗子，就像你如果花9天时间去学习数学，花一天时间去学习语文，不出意外你会在数学考试中表现更好。 那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？
在分类中如何处理训练集中不平衡问题
热门推荐
我和我追逐的梦~~~
10-25 13万+
在分类中如何处理训练集中不平衡问题，在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习达到更好的效果，因此需要解决该类别不平衡问题。
如何解决数据类别不平衡问题（Data with Imbalanced Class）
weixin_30732825的博客
07-24 563
类别不平衡问题是指：在分类任务中，数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊。 类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。 处理这个问题通常有3种方法： 1. 欠采样 去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习。由于丢弃了很多反例...
机器不学习：如何处理数据中的「类别不平衡」？
weixin_30470857的博客
02-05 128
机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。 以上面提到的场景来说，如...
Python中处理数据集类别不平衡的策略与实践
11-06
在机器学习中，类别不平衡是影响模型性能的常见问题，尤其在分类任务中，数据集中不同类别的样本数量差异可能会导致模型偏向于预测样本数较多的类别，从而忽视样本数较少的类别。这种情况下，即便模型的整体准确率看...
关于pytorch处理类别不平衡的问题
12-23
在PyTorch中，处理类别不平衡的方法包括过采样（Over-sampling）、欠采样（Under-sampling）以及数据增强（Data Augmentation）。 过采样是增加少数类样本数量的一种方法，但这可能导致过拟合，因为模型可能会过度...
YOLOv10如何处理类别不平衡问题
10-12
YOLOv10通过多种策略来处理类别不平衡问题，包括动态调整类别权重、Focal Loss、数据增强和改进的损失函数。这些策略可以帮助模型在训练过程中更加关注少数类别的样本，从而提高模型在实际应用中的性能和泛化能力。...
KEEL类别不平衡数据集.rar
09-08
KEEL类别不平衡数据集是一个专门用于研究不平衡分类问题的数据集集合。在机器学习领域，不平衡数据是指类别的分布不均匀，其中一个或多个类别样本数量远超其他类别，这在现实世界的数据集中很常见。例如，在医疗诊断...
如何处理类别不平衡问题
zhang15953709913的博客
11-29 3662
转自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093 三种方法： 对较多的那个类别进行欠采样(under-sampling)，舍弃一部分数据，使其与较少类别的数据相当 对较少的类别进行过采样(over-sampling)，重复使用一部分数据，使其与较多类别的数据相当 阈值调整（threshold moving），将原本默认为0.5的阈值调整到 较少类别/（较少类...
类别不平衡问题处理方法
xudonglovedandan的博客
03-24 3064
类别不平衡问题处理方法 1.基础概念 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值，因为这样的学习算法不能预测出正样本。这里我们可以知道不均衡问题会导致样...
类别不均衡处理办法总结
comway_Li的博客
07-12 5283
　　　对于深度学习而言，数据量不平衡是很常见的问题，如：工厂的产品缺陷率一般在 0.1% 左右，患者病例比较少等。最近遇到个项目，样本类别极其不均衡，多的类别有上万张，少的仅有几百张，为了有好的训练效果，尝试了很多方法，在这篇博客总结下我使用的，还有见到的一些方法。 一、过采样欠采样 　　　既然不平衡，那就想办法让他平衡，增加数据和减少数据。一般的方法是过采样和欠采样。 　　过采样的意思就是...
第3周作业 如何处理类别不平衡问题
liuchaohs的博客
03-04 349
一、扩大数据集 增加小类样本数据 减少大类样本数据 二、尝试其他分类指标 详见作业3 DL常见分类标准 三、数据集重采样 小的过采样，大的欠采样 四、人工数据样本 SMOTE 五、尝试不同的分类算法 六、尝试对模型进行惩罚 七、尝试一个新的角度理解问题 八、尝试创新 reference 分类中解决类别不平衡问题https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/ar...
如何处理分类中的训练数据集不均衡问题
11-09 3266
本文参考自：http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49408131，有删改。 什么是数据不均衡？ 在分类中，训练数据不均衡是指不同类别下的样本数目相差巨大。举两个例子： ①在一个二分类问题中...
类别不平衡的解决方法
qq_42202395的博客
03-08 937
类别不平衡问题 分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的问题。 反类样本过多解决方法 方法一：对训练集里的反类样例进行“欠采样”，即除去一些反例使得正、反例数接近，然后再进行学习； 方法二：对训练集里的正样例进行“过采样”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后在进行学习； 方法三：直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将阈值移动进行判断。 ...
【数据不平衡处理方法】
ban102055的博客
03-14 3194
处理数据不平衡问题的方法有多种，以下是一些常用的方法：过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。过采样的方法包括随机复制样本、SMOTE（SyntheticMinority Over-sampling Technique）等。欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。欠采样的方法包括随机删除样本、ClusterCentroids等。
类别不平衡问题
zrh_优快云的博客
06-10 692
类别不平衡就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。解决的方法有三种：1.直接对训练集里的反类样例进行“欠采样”去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；2.对训练集里的正类样例进行“过采样”增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；3.直接基于原始训练集进行学习，但在训练好的分类器进行预测时，采用“再缩放”的策略，将预测概率乘上一个缩放因子，缩放因子为反例数与正例数之...
类别不平衡处理的三种基础处理方案
YJ语
04-30 1750
1 简介 在某些时候，我们可能会遇到一些大问题，那就是正样本特别少,负样本特别多（样本不均衡）。 在样本不均横的时候，其数据集在一定程度上会极大影响模型的训练。 那么如何处理这类的问题呢？ 2 类别不平衡样本处理三招 2.1 加权处理 在绝大多数的模型中，模型可以使用类别权重，或则样本权重进行训练。 加权的操作很简单,步骤如下: 遍历每一个样本; 如果样本满足某一个要求，就定义权重; （例如在不平衡的二分类中,如果样本的标签为1,那么我们将其权重设置为w1(自定义);如果样本标签为0;那么我们将其权
什么是类别不平衡的数据集？
最新发布
08-22
在实际应用中，类别不平衡问题可能由多种原因引起，包括自然现象、数据收集偏差以及数据处理问题等。自然现象指的是某些类别在现实世界中本身就很少见，例如罕见疾病的诊断数据。数据收集偏差是指在数据采集过程中，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值