使用class weight和sample weight处理不平衡问题

最新推荐文章于 2024-09-09 23:55:42 发布
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本文详细介绍了如何使用Python的pandas库进行数据预处理，结合matplotlib和seaborn库进行数据可视化，包括绘制折线图、柱状图、散点图等，帮助读者掌握数据科学中的基本技能。
神经网络高阶技巧6--关于keras的class_weight与sample_weight
三年研究生能改变多少
05-14 9676
1.二者初步介绍 在keras的中文官方文档中，写到： 可以结合着一起看，出自：https://stackoverflow.com/questions/48315094/using-sample-weight-in-keras-for-sequence-labelling 2.注意事项 sample_weight会覆盖class_weight，所以二者用其一。 3.几种使用class_wei...
机器学习-二分类SVC中的样本不均衡问题：重要参数class_weight
The Zen of Data Analysis
11-13 7700
样本不均衡问题 对于分类问题，永远都逃不过的一个痛点就是样本不均衡问题。样本不均衡是指在一组数据集中，标签的一类天生占有很大的比例，但我们有着捕捉出某种特定的分类的需求的状况。比如，我们现在要对潜在犯罪者和普通人进行分类，潜在犯罪者占总人口的比例是相当低的，也许只有2%左右，98%的人都是普通人，而我们的目标是要捕获出潜在犯罪者。这样的标签分布会带来许多问题。 首先，分类模型天生会倾向于多数的类，...
【分类小积累】类别权重（class weight）和样本权重(sample weight)
taocui_的博客
09-09 1411
（例如在分类合格品和不合格品时，将不合格品分类为合格品的话，对于检查人员这一错误的代价就很大，因此就可以适当提高不合格品这一类别的权重参数，增加分类的准确性）每个训练样本的权重，在标准的训练过程中，每个样本都被视为等权重的，即它们对损失函数的贡献是相同的。为了平衡这种类别不平衡，你可以为猫的图片分配更高的权重，使模型在训练过程中更加关注猫的图片，从而提高对猫的识别能力。1）class weight，要求每类样本受到相同的关注， ​​​​​​​。
keras使用class weight和sample weight处理不平衡问题
yisun123456的博客
08-03 2827
在机器学习或者深度学习中，经常会遇到正负样本不平衡问题，尤其是广告、push等场景，正负样本严重不平衡。常规的就是上采样和下采样。 这里介绍Keras中的两个参数 class_weight和sample_weight 1、class_weight 对训练集中的每个类别加一个权重，如果是大类别样本多那么可以设置低的权重，反之可以设置大的权重值 2、sample_weight 对每个样本加权中，思路与上面类似。样本多的类别样本权重低 例如 model.fit(class_weight={0:1.,1:
一文解决样本不均衡
m0_61899108的博客
01-09 742
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（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。现实中，样本不平衡是一种常见的现象，如：金融欺诈交易检测，欺诈交易的订单样本通常是占总交易数量的极少部分，而且对于有些任务而言少数样本更为重要。 本文旨在从不同层面提出了用多种方法来解决样本不均衡的问题。
分类问题-样本权重（sample_weight）和类别权重（class_weight）
kyle1314608的博客
02-23 1万+
样本权重是对损失函数来说的对于类别少的样本 通过调节其对 损失函数的影响程度来达到提高预测精度 类型权重参数： class_weight class_weight有什么作用？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题：　　第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分...
keras中模型训练class_weight,sample_weight区别说明
09-16
首先，`class_weight`是针对数据不平衡问题设计的。在分类任务中，如果各类别的样本数量差异悬殊，如在异常检测问题中，正常样本远多于异常样本，那么模型可能会偏向于学习那些数量较多的类别，导致对少数类别的识别...
关于pytorch处理类别不平衡的问题
12-23
通过这种方式，`WeightedRandomSampler` 可以帮助我们更公平地对待各个类别，提高模型对少数类别的识别能力，从而缓解类别不平衡问题。不过，这种方法并不总是完美的解决方案，有时可能需要结合其他策略，如调整损失...
【论文笔记】Multi-task Learning with Sample Re-weighting for Machine Reading Comprehension（2019，NAACL）
记录每一次小小的进步
03-01 1317
这篇论文主要提出了一种多任务学习（Muti-Task Learning, MTL）运用于MRC技术时，以“给辅助数据集添加权重”的方式来衡量数据可能的贡献，以此也防止非领域数据对模型的污染，其中自动添加权重的思路非常巧妙，值得学习。
干货！自损失型对比学习
AITIME_HY的博客
10-20 1114
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！最近对比学习取得了一些突破性进展，加速了非监督学习在真实数据上应用部署。但是现实世界中的未标注数据分布不均衡，具有长尾分布的特点，...
keras 中模型训练class_weight,sample_weight区别
weixin_40755306的博客
09-01 2万+
keras  中fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=...
关于sklearn下class_weight参数的一点源码阅读与测试
go_og的专栏
07-30 1万+
一直没有很在意过sklearn的class_weight的这个参数的具体作用细节，只大致了解是是用于处理样本不均衡。后来在简书上阅读svm松弛变量的一些推导的时候，看到样本不均衡的带来的问题时候，想更深层次的看一下class_weight的具体作用方式， svm松弛变量的简书链接：https://www.jianshu.com/p/8a499171baa9 该文中的样本不均衡的描述： “样本...
Pytorch中使用样本权重(sample_weight)的正确方式
常东良ProM的博客
01-18 1万+
step:1.将标签转换为one-hot形式。2.将每一个one-hot标签中的1改为预设样本权重的值即可在Pytorch中使用样本权重。eg:对于单个样本：loss = - Q * log(P),如下：P = [0.1,0.2,0.4,0.3] Q = [0,0,1,0] loss = -Q * np.log(P)增加样本权重则为loss = - Q * log(P) *sample_weigh
不均衡分类问题 之 class weight & sample weight
SkullSky的博客
05-25 8455
分类问题中，当不同类别的样本量差异很大时，很容易影响分类结果。因此，需要进行校正。 sklearn的做法是加权，加权就要涉及到class_weight和sample_weight，当不设置class_weight参数时，默认值是所有类别的权值为1。 类型权重 class_weight 字典类型，将类索引映射到权重值。对训练集里的每个类别加权，作用于损失函数（仅在训练过程中）。从而使模型更加关注样本数量少的类别。如果某类别的样本数多，那么它的权重就低，反之则权重就高. 应用场景： 第一种是误分类的代价很高。比
sklearn 样本均衡 class_weight='balanced'的实现方法
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Pilgrim
04-26 3万+
想了解这个的原因，是因为Gbdt不能设置这个参数，但是GBDT是最常用的分类器了... 查了一会儿还想了下原理，想知道原理上为啥gbdt不能设置class_weight... 然后发现虽然sklearn没有这个选项，但是LightGBM是有的啊...所以应该是可以实现，但是Sklearn只是没有实现而已。。。 scale_pos_weight, default=1.0, type=doub
用户增长因果推断方法
chazhongxinbitc的博客
04-03 1644
论文：https://arxiv.org/pdf/2002.02770.pdf 因果推断的方法包括7个： 重新加权方法（Re-weighting methods）; 分层方法（Stratification methods）; 匹配方式（ Matching methods）; 基于树的方法（Tree-based methods）; 基于表示的方法（Representation based methods）; 多任务方法（Multi-task methods）; Meta-learning
Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection 论文笔记
qq_30146937的博客
04-26 1508
前言 在基于anchor的目标检测器中，通常是根据阈值来选择正负样本——anchor与gt的IoU如果高于阈值，那么就是正样本，否则就是负样本。由于一些anchor与gt是部分重叠的，也即该anchor只包含目标的部分信息，因此基于这样的IoU来确定anchor是正样本还是负样本是不太合理的。看下图，蓝框是正样本，红框是负样本，绿框是gt。长颈鹿的头由于IoU过低，因此被作为负样本，但它对于分类与...
为什么我的sklearn 中的class_weight用不了
最新发布
09-29
根据用户提供的引用内容，class_weight参数用于处理类别不平衡问题，通过给不同类别赋予不同的权重来调整模型对各类别的敏感度。 根据引用[3]，有用户提到在使用RandomForestClassifier时，按照官方文档的示例输入...
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