机器学习 对不平衡数据的四种处理方法

最新推荐文章于 2024-12-20 20:42:57 发布
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本文详细介绍了如何通过Python的TensorFlow库从头开始构建一个基础神经网络，适合初学者理解机器学习原理。
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机器学习Caret--R处理不平衡数据
学习中
01-14 2133
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机器学习之不平衡数据集的处理方法
Harry的博客
05-07 2724
机器学习之不平衡数据集的处理方法1，不平衡数据集1.1 定义1.2 举例1.3 实例1.4 导致的问题2. 不平衡数据集常用的处理方法2.1 扩充数据集2.2 对数据集进行重采样 1，不平衡数据集 1.1 定义 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。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，这种情况下的数据称为不平衡数据 1.2 举例 在二分类问题中，训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类，最后结果是其忽略了class 2
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
机器学习中如何解决数据不平衡问题？
wangzi11111111的博客
03-17 1168
文章目录目录什么是数据不平衡问题？数据不平衡会造成什么影响？如何处理数据不平衡问题？1、重新采样训练集1.1随机欠抽样1.2.基于聚类的过采样2.使用K-fold交叉验证3.转化为一分类问题4.组合不同的重采样数据集5.用不同比例重新采样6.多模型Bagging7.集群丰富类8.设计适用于不平衡数据集的模型总结： 目录 什么是数据不平衡问题？ 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数...
机器学习中不平衡数据问题及处理
我是天才很好
12-01 2059
注：本文后面大量引入相关博客的内容，如有侵权，请联系删除！ 文章目录1. 不平衡分类数据1.1 数据处理方法的全流程：1.2 随机过抽样与欠抽样过采样：SMOTE 方法的实现欠采样：Tomek Link 方法综合采样2. 准备知识3.过采样(Over-sampling)3.1 朴素随机过采样3.2 SMOTE 与 ADASYN3.3 SMOTE的变体3.4 数学公式4. 欠采样(Under-sam...
不平衡数据机器学习
最新发布
09-29
本书深入探讨了机器学习中数据不平衡问题的...通过真实企业案例，揭示处理不平衡数据时的策略与陷阱，帮助读者在实际项目中有效提升模型性能。适合具备基础机器学习知识的开发者、数据科学家阅读，助力攻克分类难题。
Python——机器学习：不平衡数据集常用处理方法和实例
weixin_53848907的博客
02-05 3229
本文梳理了几种常用的不平衡数据集处理方法，包括过采样、欠采样，类别加权和数据加权的方法。以下通过信用卡违约实例数据进行说明。不平衡数据集，尤其长尾数据一直都是重点和难点。实际应用中，应根据具体的业务需求，确定应该尽量提高模型的哪个指标。如：对于信用卡违约这样一个对正类样本（违约）判定要求较高的场景，往往需要更高的召回率。我们采用AUC和F1得分评价模型结果，总体情况见下表。可见效果都一般，但处理后，F1值确实都有提升。（注：本文中除基模型外的模型均未进行调优，可能对处理后的数据未必合适。
机器学习 | 使用加权逻辑回归处理类别不平衡数据
python收藏家的博客
09-23 2266
不平衡数据集指的是在分类问题中，各个类别的样本量极不均衡的情况。以二分类问题为例，当正类的样本数量远大于负类的样本数量，特别是当多数类样本的比例接近100:1时，这样的数据就被称为不平衡数据。不平衡数据集不仅存在于二分类问题中，也存在于多分类问题中。加权逻辑回归是一种在逻辑回归的基础上引入权重机制的方法。在普通的逻辑回归中，每个样本都被视为具有相同的权重，但在实际应用中，不同样本的重要性可能并不相同。
处理不平衡数据的五种方法
Norah_Wu的博客
09-23 3292
大家好，我是小寒。 原文链接 你是否曾经遇到过这样的问题：你的数据集中的正类样本非常小，以至于模型无法学习？ 「在这种情况下，仅通过预测多数类就可以获得相当高的准确度，但无法捕获少数类。」 这样的数据集很常见，被称为「不平衡数据集。」 不平衡数据集是分类问题的一种特殊情况，其中类之间分布不均匀。通常，它们由两个类组成：多数（负）类和少数（正）类。 在不同的领域都会有这样的数据集，例如： 「金融」：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为 1%-2%「广告服务」：点击预测数据集的点击率也不高。「运输」/「航空
机器学习中数据不平衡问题
AG9GgG的博客
02-28 462
是对博文在分类器中如何处理训练集中不平衡问题的一个简要笔记。 类别不均衡问题是常见问题 大部分分类任务中，各类别下的数据个数基本上不可能完全相等，但是一点点差异是不会产生任何影响与问题的。 在现实中有很多类别不均衡问题，它是常见的，并且也是合理的，符合人们期望的。如，在欺诈交易识别中，属于欺诈交易的应该是很少部分，即绝大部分交易是正常的，只有极少部分的交易属于欺诈交易。这就是一个正常的类别不均衡问...
机器学习：类别不平衡数据
Wei_sx的博客
12-20 639
类别不平衡数据是机器学习中一个普遍存在的问题，对模型的训练和评估有重要影响。通过采用适当的数据处理方法和评估指标，我们可以改善模型在不平衡数据集上的表现，从而使得模型在实际应用中更加可靠。
机器学习数据不平衡问题及其解决方法
weixin_37801695的博客
01-11 1万+
数据不平衡是机器学习任务中的一个常见问题。真实世界中的分类任务中，各个类别的样本数量往往不是完全平衡的，某一或某些类别的样本数量远少于其他类别的情况经常发生，我们称这些样本数量较少的类别为少数类，与之相对应的数量较多的类别则被称为多数类。在很多存在数据不平衡问题的任务中，我们往往更关注机器学习模型在少数类上的表现，一个典型的例子是制造业等领域的缺陷产品检测任务，在这个任务中，我们希望使用机器学习方...
在分类中如何处理训练集中不平衡问题
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我和我追逐的梦~~~
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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。
【机器学习】数据不平衡问题都怎么解？
fengdu78的博客
12-04 507
作者|Chilia整理|NewBeeNLP本文主要讨论两种不平衡问题。一是数据的类别本来就不平衡，比如在广告CTR预估中，可能90%的广告都不会被点击，只有一少部分被点击;...
类别不平衡数据处理
m0_59100129的博客
07-21 313
在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。
机器学习中的数据不平衡解决方案大全
小白学视觉
08-16 2585
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...
「机器学习」数据不平衡情况下的处理方法(1)
zxone123的博客
04-04 546
1. background   前端时间想换工作，于是面了几家公司。发现了公司面试基本会问当数据集分布不平衡的时候该怎么处理。在现实做项目的时候这种情况也会很多。于是做了一下整理。2. 数据不平衡    数据不平衡的情况主要出现在二分类。比如现在公司做的重要邮件检测。几千个邮件只有几百个重要邮件，其他都是不重要邮件。这样带来的问题是，你想要检测的数量小的损失率带来的整体影响很小。（比如你把所有小类...
如何解决机器学习中数据不平衡问题
积一时之步，臻千里之遥程
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转载自：如何解决机器学习中数据不平衡问题 作者：BYR_jiandong 主页：https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1 这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，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 在学术研究与教学中，
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鉴于此，对现有的不平衡数据分类方法给出较为全面的梳理，从数据预处理层面、特征层面和分类算法层面总结和比较现有的不平衡数据分类方法，并结合当下机器学习的研究热点，探讨不平衡数据分类方法存在的挑战。...
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