正负样本不均衡

最新推荐文章于 2025-06-05 10:32:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-05 10:32:53 发布 · 3k 阅读 · 16 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #人工智能

样本不均衡

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本较少那一类的高错分率，即较少一类的样本会有较大的比例会被预测成样本数量较多的那一类。

随机森林更适用于样本不均衡问题

在这里插入图片描述

降采样（优先选择\color{red}{优先选择}优先选择）

原来990个正样本，1

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
正负样本不均衡的解决办法
Jiashilin
07-20 1910
问题定义：数据集中，每个类别下的样本数目相差很大（数量级上的差距）。以下以二分类问题为例说明。 1. SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)过采样小样本（扩充小类，产生新数据） 即该算法构造的数据是新样本，原数据集中不存在的。该基于距离度量选择小类别下两个或者更多的相似样本，然后选择其中一个样本，并随机选择一定数量的邻居样本对选择的...
解决one-stage目标检测正负样本不均衡的另类方法--Gradient Harmonized
watermelon1123的博客
04-19 7697
正负样本不均衡问题一直是One-stage目标检测中被大家所诟病的地方，He Keming等人提出了Focal Loss来解决这个问题。而AAAI2019上的一篇论文《Gradient Harmonized Single-stage Detector》则尝试从梯度分部的角度，来解释样本分步不均衡给目one-stage目标检测带来的瓶颈本质，并尝试提出了一种新的损失函数：GHM(Gradient H...
正反例极不平衡的数据集的采样
xuebo_911的专栏
12-11 3908
类不均衡问题是“分类型数据挖掘”（我就直接按照目标变量来定义概念了哈）实际项目中很常见的一类问题，毕竟生活中像UCI上那种正负类样本点数据基本差不-多的情况是很少见的，至少在我所做过的两个项目中，所遇到的数据情况都是应该属于类极不均衡问题（正负类样本点的比例大致在1:100左右，在这里我将少类样本-定义为正类点，多类样本定义为负类点。由于项目原因，就不介绍具体背景了，反正无非就是在客户中发现有具有
特征工程 - 当你遇到正负样本不均
ZhuNian的学习乐园
12-03 1953
特征工程 - 当你遇到正负样本不均
数据不平衡难题：机器学习分类任务中正负样本失衡的处理全攻略
最新发布
2501_91651544的博客
06-05 365
当数据不平衡时，多数类样本在损失计算中占据主导地位，模型为了降低整体损失，会优先学习多数类的特征模式，而对少数类样本的特征学习不足。数据不平衡是机器学习分类任务中不可忽视的难题，通过合理运用过采样、欠采样、代价敏感学习等多种策略，结合实际场景进行综合优化，能够有效提升模型对少数类样本的识别能力，提高模型的泛化性能，使机器学习模型在各类不平衡数据场景中发挥更大的价值。这种方法虽然能快速解决数据不平衡问题，但会损失大量多数类样本的信息，可能导致模型欠拟合，无法充分学习多数类样本的特征模式。
正负样本不平衡问题
weixin_30827565的博客
09-19 1069
什么是类不平衡问题 类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。 在后文中，把样本数量过少的类别称为“少数类”。 但实际上，数据集上的类不平衡到底有没...
计算机视觉之正负样本不均衡问题
黄小黄的窝
10-21 3113
Anchor-based的目标检测器通过Anchor来得到一系列密集的候选框，然后按照一定阈值将候选框分成真样本（前景）和负样本（背景），最后按照一定的采样策略来进行训练。目标检测中广泛采用的采样策略是随机采样（正样本和负样本按照一定比例随机采样），然而随机采样并不能保证能够选取得到更有价值的样本（使检测器更鲁棒）。 在探索更有效的采样策略的过程中，产生了两类方法： Hard Sampling：从所有候选样本中选择子集来训练模型。（包含hard negative mining、OHEM、IoU-balanc
对于正负样本不均衡的解决方法
FigthingForADream的博客
04-09 5735
1、最好的办法是获得更多的数据2、换个评价标准，有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1值3、重新采样，少的重复采样，多的抽样，或者加入惩罚权重，多的权重小，少的权重大，这就跟梯度提升类似吧梯度提升AdaBoost会把误分类样本加大权重，在表决中其较大作用4、换个对数据平衡性要求不那么大的机器学习算法，例如决策树5、修改算法。。。合成样本增加样本数目较少的那一类的...
yolov5正负样本不均衡
09-04
对于YOLOv5模型，正负样本不均衡是一个常见的问题，可能会导致模型性能的下降。下面是一些解决这个问题的方法： 1. 数据增强：通过在训练过程中对负样本进行扩充来增加负样本的数量。这可以包括随机裁剪、旋转、...
正负样本不平衡----＞Focal Loss（笔记）
落了一地秋的博客
09-07 607
添加链接描述 添加链接描述 简单来说，正样本 就是对于gt center point 所落在 的 grid 网格 所生成的 anchors 中与 gt 计算出最大的IOU的 anchor。 负样本就是预测框 与所有的 gt 计算得到的最大IOU，如果 < ignore_thres ,就是负样本。 上方图片表诉中括号的意为：一个anchor可能既是正样本又是负样本。 Focal Loss 其实很简单来说就是平衡了，正负样本不平衡，难分类样本，易分类样本的不平衡。 ...
机器学习模型构建时正负样本不平衡带来的问题及解决方法
benjamin.li的小屋
01-31 1万+
在机器学习模型构建的时候，我们往往会遇到数据样本正负比例极其不平衡的情况，例如在征信模型或者判断客户购买商品是否使用分期时，往往正负样本比达到10:1，这样会造成许多实际问题。 样本不均衡会导致：对比例大的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。 解决办法： 1.上采样： 增加样本数较少的样本，其方
正负样本不均衡解决方案
cuisidong1997的博客
11-11 978
因为不同的算法适用于不同的任务与数据，应该使用不同的算法进行比较。1、对于正负样本极不平衡的场景，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（one class learning） 或异常检测问题，这类方法的重点不在于捕捉类间的差别，而是为其中一类进行建模，比较有代表性的是 one-class-SVM。通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡的问题的思想是在算法实现过程中，对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同的权重（一般思路分类中的小样本量类别权重高，大样本量类别权重低），然后进行计算和建模。
正负样本不平衡处理方法总结
热门推荐
年轻即出发，
12-29 4万+
1， Bootstrapping，hard negative mining 最原始的一种方法，主要使用在传统的机器学习方法中。 比如，训练随机森林，对于每一个树就是采样booststraping方法采样，也算是随机森林的其中一个随机性表现。再比如bagging方法，也是基于该有放回重采样方法。 比如，SVM分类中去掉那些离分界线较远的样本，只保留离分界线较近的样本。 2， heurist...
1、正负样本不平衡问题如何解决？
yanglee0
07-08 6666
1、过采样、欠采样的方式对不平衡的正负样本进行采样。 2、正负样本各自在进行训练时，设置不用的惩罚系数。 2、集成的方式：例如，在数据集中的正、负样本分别为100和10000，比例为1：100。此时可以将负样本（类别中的大量样本集）随机分为100份（当然也可以更多），每份100条数据；然后每次形成训练集时使用所有的正样本（100条）和随机抽取的负样本（100）条形成新的数据集。如此反复可以得到100个训练集和对应的训练模型。 4、若极其不平衡，可以考虑把任务转换成异常检测问题。 5、在评价指标上，选用ROC
机器学习----正负样本不均衡
郭大侠写leetcode
11-06 3369
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/27535832/answer/223882022 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 抽样是解决样本分布不均衡相对简单且常用的方法，包括过抽样和欠抽样两种。 过抽样（样本数量少时使用） 过抽样（也叫上采样、ov
深入解析目标检测中的正负样本不平衡问题及其解决方案
2402_85761468的博客
06-30 1800
在目标检测任务中，正样本指的是包含目标对象的样本，而负样本则指不包含目标对象的样本。正负样本不平衡指的是在训练数据集中，负样本的数量远大于正样本的数量，导致模型倾向于预测负样本，从而降低对正样本的检测准确性。
关于正负样本不平衡问题的解决方法收集整理
zhuhongde的博客
05-26 1万+
参考文献 1.如何解决机器学习中数据不平衡问题 2.Learning from imbalanced data 原文 3.对于正负样本不均衡的解决方法 4.2中论文的翻译总结 一、 问题背分析 1.背景 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”...
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