机器学习 非均衡分类问题

最新推荐文章于 2024-08-06 14:10:40 发布
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分类专栏： ML
机器学习知识点全面总结
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04-12 16万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
【机器学习:七、分类问题】
最新发布
计算机领域博客，与时俱进的思想与技术。
01-08 1079
分类问题是监督学习的子任务之一，其特点是输出变量为离散的类别标签。目标是建立一个分类器（classification model），根据输入的特征预测其类别：fxyf(x) = yfxy其中，xxx是输入特征向量，yyy是类别标签。分类问题可以是二分类、多分类、多标签分类或序列分类。分类问题是机器学习领域的重要任务，涵盖了从简单的二分类到复杂的多标签分类及序列分类。通过合理选择算法和优化模型，分类问题能够有效地解决许多实际问题，为各领域提供智能化解决方案。
非均衡分类问题
leemusk的博客
04-20 1446
机器学习模型性能评估 什么是非均衡分类问题？ 非均衡问题是指在分类器训练时，正例数目和反例数目不相等（相差很大），或者错分正反例导致的代价不同时存在的问题。而大多数情况下，不同类别的分类代价并不相等，而诸如信用卡欺诈等场景中，正反例的样本的数目相差巨大，这就需要一些新的分类器性能度量方法和技术，来处理上述均衡问题。 分类性能度量指标：错误率、正确率、召回率及ROC曲线 错误率是衡量分类器任务的成...
【Python机器学习】非均衡分类问题
weixin_39407597的博客
08-06 1051
机器学习中，有一个普遍适用的称为混淆矩阵的工具，它可以帮助人们更高地了解分类中的错误
人工智能-机器学习-面向非均衡数据集的机器学习及在地学数据处理中.pdf
04-12
本论文的研究方向为面向非均衡数据集的机器学习及在地学数据处理中，旨在解决非均衡数据集下的机器学习问题，并将其应用于地学数据处理中。本论文的研究内容包括： 1. 非均衡数据集下的机器学习算法研究，包括样本...
人工智能-机器学习-面向非均衡数据集的机器学习及在地学数据处理中的应用.pdf
04-12
机器学习算法在非均衡数据集中的应用非常重要，因为在许多实际应用中，数据集往往是非均衡的，例如，在分类问题中，某些类别的样本数量远远超出其他类别的数量。为了解决这个问题，需要设计和实现特殊的机器学习算法...
机器学习实战笔记之非均衡分类问题
小村长技术blog
08-18 6137
通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。这种现象也称为非均衡分类问题。此时有以下几个衡量标准。 (1)   正确率和召回率               如下图所示：其中准确率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于TP/(TP+FP)，而召回率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于T
《机器学习实战》：非均衡分类问题（召回率/ROC/AUC/采样方法）
qq_43745578的博客
05-27 990
目录1正确率、召回率即ROC曲线 分类不平衡问题是指，在一些分类问题中，我们关注的分类代价是不一样的。比前面章节中我们构建了一个用于检测患疝病的马匹是否存活的系统。假如某人给我们牵来一匹马，他希望我们能预测这匹马能否生存。，我们的分类器只有80%的精确率（accuracy）。 如果我们预测错误，那么我们将会错杀了一个如此昂贵的动物，更不要说人对马还存在情感上的依恋。这是我们啃个更希望不要错判。还有可能检测癌症时，患癌症的样本占比很少，可能只有1%，这是我们再用准确率衡量就会出现一些问题，比如我全部预测没有患
非均衡分类问题的思考与问题与解决思路
weixin_30621711的博客
01-02 161
前言 　　在前面的文章中，讨论了一些分类算法。然后，有一点一直忽视了，就是非均衡的分类问题。 　　分均衡分类有两种情形 　　　　情形一：正例和反例数量相差非常大。 　　　　比如，分析信用卡信息集里面的正常样本和诈骗样本。正常样本固然比诈骗样本要多的多了。 　　　　情形二：分类正确/错误的代价不同。 　　　　比如，分析病人的体检数据，我们肯定是希望不漏过任何一个病例。因此，有病诊断为无病...
机器学习实战之AdaBoost元算法（四）非均衡分类问题及小结
weixin_45814668的博客
04-12 1163
转载请注明作者和出处：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45814668 知乎：https://www.zhihu.com/people/qiongjian0427 Git：https://github.com/qiongjian/Machine-learning/ 运行环境：anaconda—jupyter notebook Python版本： Python3.x 更多精彩内容，尽在微信公众号，欢迎您的关注：
非均衡数据学习
ZHAOLEI5911的博客
03-23 524
http://www.cnblogs.com/boscotsang/p/4006689.html http://blog.youkuaiyun.com/yelbosh/article/details/48375363 http://www.lovedata.cn/ec/tuijiansuanfa/2015/1113/6855.html
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data）
laolu1573的专栏
10-02 1036
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data） 1.Undersampling 1.1Informed Undersampling 2.Oversampling 2.1SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)
Learning from Imbalanced Data 非均衡数据学习问题
banbuduoyujian的博客
01-21 6364
本文分什么是非均衡数据、非均衡数据对算法的影响、怎样处理非均衡学习以及非均衡学习评估这四个方面进行叙述。在这里，正例或者星号代表多数类，负例或者圆圈代表少数类。 1、非均衡问题 非均衡问题有多重形式： （1）intrinsic：数据固有属性，数据集中的正负样本数目不太可能相等 （2）extrinsic：由于传输等外部问题造成的非均衡数据集 （3）relativ imbalanced：负例数
【C++】密度不均的区间划分问题
Mitchell_Donovan的博客
04-27 1041
题目：密度不均的区间划分问题 现有区间[0,1] ，区间内存在(K-1) 个分界点s11,s21,…,sK-11 。这(K-1) 个分界点将整个区间分割成K 个等长的子区间，即对于任意的1≤k≤K ，满足sk1-sk-11=1K ，其中s01=0,sK1=1 。有一组样本不均匀地分布在区间[0,1] 内。给定每个子区间内样本密度，请重新确定(K-1) 个分界点，使得由这(K-1) 个分界点确定的K 个新的子区间内样本数量相同。例如，如图1所示，区间[0,1]内存在3个等距的分界点0.25、0.5和0.75
机器学习中的非均衡分类问题
TangowL
11-18 2080
非均衡分类问题是指在分类器训练时，正例数目和反例数目不相等（相差很大），或者错分正反例导致的代价不同（可从代价矩阵观测）时存在的问题。
机器学习实战：分类算法详解
本文档深入探讨了多种分类算法及其应用，包括K近邻（KNN）、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归和支持向量机（SVM），以及AdaBoost算法和非均衡分类问题的处理。 K近邻算法（KNN）是一种基于实例的学习，其工作原理是...
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