数据处理之不平衡数据过采样与下采样

最新推荐文章于 2025-08-05 09:36:44 发布
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类别不平衡处理：Focal Loss与重采样策略
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
07-29 3万+
类别不平衡处理：Focal Loss与重采样策略​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在机器学习和深度学习的实际应用中，类别不平衡是一个非常常见的问题。它指的是在训练数据集中，不同类别的样本数量差异很大。比如在医疗诊断中，患有某种罕见疾病的样本可能只占总样本的百分之几，甚至更少；在欺诈检测中，欺诈交易的样本数量也远远少于正常交易的样本。这种不平衡的情况会对模型的训练和性能产生很大的影响，导致模型更倾向于预测数量多的类别，而忽略数量少的类别，从而降低模型的整体性能和可靠性。
信用卡欺诈检测__下采样和过采样
阿薇阿薇的博客
09-24 1538
数据：creditcard.csv import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('creditcard.csv') data.head() data.shape (284807, 31) data['Class'].value_counts() #.value_counts 分类计数，不同的变量值及其频数：两种用法①data['Class'].value_coun
机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
weixin_34417814的博客
07-28 2687
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具体的处理类别不平衡问题的方法。本篇介绍的采样方法是其中比较常用的方法，...
不平衡数据集之过采样实现方案总结
LUyan10086的博客
05-16 1572
考虑一个简单的例子，10万正样本（正常客户标签为0）与1000个负样本（欺诈客户标签为1），正负样本比列为100：1，如果直接带入模型中去学习，每一次梯度下降如果使用全量样本，负样本的权重只有不到1/100，即使完全不学习负样本的信息，准确率也有超过99%，所以显然绝不能以准确率来衡量模型的效果。聚类的目的是识别出少数类样本中的不同子群体，因为在不同的区域内，少数类样本的分布和多数类样本的分布可能不同。：对于每个少数类样本，计算其周围区域内多数类样本与少数类样本的比例，以此确定每个少数类样本的不平衡程度。
下采样和SMOTE算法（过采样）建模评估信用卡风险比较
qq_43813697的博客
07-20 1898
1.导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl import numpy as np 2.数据预处理 共284807条数据 3.绘制图形，查看正负样本个数 mpl.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False label_count=pd.va.
过采样（处理数据不平衡问题）
热门推荐
weixin_40849273的博客
10-18 3万+
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selecti...
下采样（处理数据不平衡问题）
weixin_40849273的博客
10-17 3682
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler#去均值，方差归一化，类似于特征缩放 from sklearn.model_selection import train_test_split#分为训练集和测试...
mySMOTE.rar_mySMOTE_不平衡数据_不平衡数据集_人工合成过采样技术
07-15
mySMOTE是一种专门针对不平衡数据集的人工合成过采样技术，它是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的改进版本。SMOTE是由Chawla等人在2002年提出的一种有效的过采样方法，它通过在少数类样本之间...
RWO采样：一种用于不平衡数据分类的随机游走过采样方法
03-10
RWO采样方法是一种针对性地解决不平衡数据分类问题的过采样技术。在机器学习和数据挖掘领域，数据不平衡是指不同类别的样本数量存在显著差异。这种不平衡会导致分类器在学习过程中偏向于多数类，从而使得对少数类的...
过采样（处理数据不平衡问题）-附件资源
03-05
过采样（处理数据不平衡问题）-附件资源
数据不平衡：下采样、上采样python代码实现
xiaoxy97的博客
09-29 2万+
一、下采样 所有数据存在DataFrame对象df中。数据分为两类：多数类别和少数类别，数据量相差大。数据预处理已将多数类别的Label标记为1，少数类别的Label标记为0。从多数类中随机抽取样本（抽取的样本数量与少数类别样本量一致）从而减少多数类别样本数据，使数据达到平衡的方式。 import numpy as np import pandas as pd def lower_sam...
down_sample下采样
11-19
matlab 对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样
ML - 下采样&过采样
小田的笔记簿
04-03 553
文章目录使用场景SMOTE 数据生成策略imblearn安装使用 使用场景 在样本不均衡的情况下，模型可能会一边倒。 比如，30w个正样本，500 个负样本。 因此提出两种解决方案： 下采样 Down Sampling 只从正样本中随机抽取 500个； 比例均衡了，但是只利用了一小部分数据。 过采样，Over Sampling 对数据进行变换，制造负样本（数据生成）。 策略：SMOTE算法 SMOTE 数据生成策略 对于少数类的每一个样本x，以欧式距离为标准。计算它到 少数类样本级中所有样本的距
不平衡数据采样方法整理
weixin_40487385的博客
04-02 9217
不平衡数据采样方法整理 在实际的分类问题中，数据集的分布经常是不均衡的。虽然不均衡的数据在分类时常常能得到较高的分类准确率，但对于某些情况而言，准确率的意义并不大，并不能提供任何有用的信息。 从数据层面上而言，对于不平衡数据主要通过重采样的方法对数据集进行平衡。重采样方法是通过增加小众训练样本数的上采样和减少大众样本数的下采样使不平衡样本分布变平衡，从而提高分类器对小众的识别率。 1.上采样 （1...
不平衡数据采样_过度采样不平衡数据的5种打击技术
weixin_26729841的博客
10-16 2284
不平衡数据采样Imbalance data is a case where the classification dataset class has a skewed proportion. For example, I would use the churn dataset from Kaggle for this article.不平衡数据是分类数据集类具有不正确比例的情况。 例如，对于本文，...
K折交叉验证，下采样，过采样（初学者）
最新发布
2301_79749195的博客
08-05 2305
K折交叉验证通过将数据分成K个子集轮流验证，提高评估稳健性但计算成本高。下采样通过减少多数类样本解决类别不平衡，适用于小规模数据（如从900条好评随机抽取100条与差评平衡）。过采样则通过SMOTE等方法合成少数类样本（如信用卡欺诈检测中插值生成9800条新样本），更适合保留数据信息。两种采样方法各有利弊，下采样可能丢失信息而过采样可能引入噪声，需根据数据特点选择。交叉验证可与采样方法结合提升模型评估可靠性。
matlab ofdm系统 过采样和欠采样,样本不均衡解决方法-过采样与欠采样
weixin_33357508的博客
03-24 2240
在风控场景中, 由于正样本获取的成本较高, 往往样本比例是失衡的, 样本的不平衡很容易导致模型偏向比例较高的一方.解决该问题的方法有很多, 本文重要探讨基于 imbalanced-learn 的采样方法.概述imbalanced-learn 是一个MIT许可开源的源代码库, 依赖于 scikit-learn 库, 为处理不均衡的分类问题提供工具.注: 利用 jupyter notebook 使用时...
上采样、下采样、过采样、欠采样【总结】-未完待续
To be a better man
12-08 1004
参考的这篇资料整理的很好了，我就在细节上进行一些补充： 从Cv field: sub-sampling layer其实也就是咱们的pooling layer(降维的作用),缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能..
采样——解决数据类别不平衡问题
feishuoren的博客
10-15 1237
概念 采样，也称为取样、抽样。是指从总体中抽取个体或样品的过程，也即对总体进行试验或观测的过程。 基本定理 每一个样本都有相同的概率被采用进入试样中，最简单的采样方式为均匀采样。 信息论中的采样定理，又称香农采样定理、奈奎斯特采样定理。 是指把连续的模拟量用一个个离散的点来表示。 原则 减熵性（Entropy Reduction）：变换后的概率分布始终小于变换前的概率分布 保序性（Order Preservation）：元素排列的顺序不变 保斜率性（Slope Preservation）：分布的“斜率
MATLAB实现六种不平衡数据采样处理方法
过采样是一种简单直接的处理不平衡数据的方法，其基本思想是通过增加少数类的样本来达到与多数类样本数量平衡的目的。在过采样过程中，可能会简单地对少数类样本进行复制，或者使用更复杂的方法如SMOTE（Synthetic ...
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