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最新推荐文章于 2025-03-29 18:54:45 发布

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文章标签： java

原文链接：http://www.cnblogs.com/Searchor/p/5614721.html

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使用TomekLinks方法解决Python中的类别不平衡问题

m0_47037246的博客

06-01

888

在进行分类任务时，数据集中某些类别的数量可能会远远多于其他类别。这种情况下，分类器容易将样本归为数量较多的类别，而对数量较少的类别则无法有效分类。为了解决这一问题，常常需要进行下采样处理，即从数量较多的类别中随机删除部分样本，以使各个类别之间的数量更加平衡。该方法通过计算不同类别之间的欧氏距离，找到一些边界点，并将它们从数量较多的类别中删除。在上述代码中，我们首先使用make_classification函数生成了一个二分类数据集，其中第二类样本的数量是第一类样本的9倍，从而模拟了一种典型的不平衡情况。

Dancing Links X（跳舞链）

最新发布

Shockang的博客

03-29

1055

深入解析Tomek链接如何优化分类边界，提高机器学习模型性能。从基础理论到Python实现，从医疗诊断到金融欺诈检测，本文全面剖析这一强大技术及其与SMOTE的黄金组合。一篇文章，掌握不平衡数据分类的高级解决方案，让您的模型准确率与召回率同步提升！

Color Links-crx插件

04-04

对于色彩不足的用户，Color Links是一项出色的增强功能。通过创建吸引用户的颜色对比，控制访问站点链接的颜色的能力提高了搜索的视觉舒适度。在google.com上浏览搜索结果可能会令人不知所措，特别是当引用访问的...

JDuel Links Bot_Links_collic_

09-30

【JDuel Links Bot_Links_collic_】是一个与游戏或社交平台相关的自动化工具，其主要功能可能是自动处理链接分享和交互。"JDuel"可能代表Java Duel，暗示这个程序是用Java语言编写的，用于某种形式的竞争或对决场景...

pytorch 15 模型性能分析，从loss出发到具体数据（以语义分割为例，实现深度学习中的手工TomeLinks方法）

a486259的博客

01-10

1035

在一些情况下，通过各类调参方法都无法提升模型的效果。在有限的数据环境下需要对模型的loss进行分析，找出其中导致模型性能下降的数据（异常数据，分类错误数据）。通过不断修正错误数据的方式，可以提升模型的性能。修正错误的分类，消除数据中的混淆对，本质上是一种TomekLinks方法。 TomekLinks是指邻近的两个相反类的例子，在深度学习中可以理解为训练数据中正例与负例混淆的情况。在没有消除TomeLinks数据时，训练模型得出的分类边界如图1左边的荧光色标记所示，弯曲而又负责，同时分类错误的数据还较多。

Tomeklinks算法matlab代码

11-12

Tomeklinks算法matlab代码，其中X_train为M行N列矩阵M代表特征数，N代表数据的个数

Links(持续更新.....)

weixin_30852419的博客

12-18

113

一些个人认为比较好的（大佬的）blog： http://blog.youkuaiyun.com/u013480600?viewmode=contents http://cuitianyi.com/ https://blog.sengxian.com/ 转载于:https://www.cnblogs.com/yifeianyi/p/8054262.html...

Python 实现不平衡采样 | SMOTE，Tomek Link，SMOTETomek 综合采样

阅读从未停止，输出从未开始

07-13

2万+

本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍 Python实战本文用到的数据与源代码可在公众号 “ 数据分析与商业实践 ” 后台回复 “ 反欺诈 ” 领取。原理介绍与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的.

DataScience：数据不均衡-数据采样之重采样方法的简介(升采样【SRO/SMOTE/AdaSyn】、降采样【TomekLink】、组合采样【SMOTE+TomekLink】)之详细攻略

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

03-21

1851

DataScience：数据不均衡-数据采样之重采样方法的简介(升采样【SRO/SMOTE/AdaSyn】、降采样【TomekLink】、组合采样【SMOTE+TomekLink】)之详细攻略目录重采样方法的简介重采样方法的简介 0、各自对比：过采样(增加噪声/过拟合)、欠采样(损失信息)、组合抽样(优秀) 过采样（oversampling）和欠采样（undersampling）是处理不平衡数据集问题的两种基本方法。上采样/过采样下采样/欠采样组合抽样简介

数据预处理系列：SMOTE和Tomek Links用于不平衡数据

数智笔记

01-03

5886

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法是一种用于解决类别不平衡问题的算法。在类别不平衡问题中，少数类样本数量很少，而多数类样本数量很多。这会导致机器学习模型对多数类样本的学习更加充分，而对少数类样本的学习不足，从而影响模型的性能。SMOTE算法通过合成新的少数类样本来解决这个问题。具体来说，对于每个少数类样本，SMOTE算法会随机选择若干个最近邻的样本，然后在这些样本之间随机生成新的样本。

不平衡数据处理方法总结(学习笔记)

qq_39917365的博客

08-27

3590

本文资料收集于互联网，内容大部分为转载+汇总，主要是针对不平衡数据的处理进行一个总结，以便日后翻阅。常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，但是现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高，但是对于极不均衡的分类问题，比如1%-99%的比例，模型会将所有样本都分到99%的类里，这样的模型是没有用的，于是在类不平衡情况下，一般

数据嗨客 | 第6期：不平衡数据处理

mmc2015的专栏

06-20

1万+

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMzIxMjIyMg==&mid=2651005812&idx=1&sn=b9819f04cb2ee9af21f4011d34013824&scene=0 写的挺好：常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推

python抽样方法详解及实现

qq_24591139的博客

09-06

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随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交 [2] 的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内...

欠采样方法总结

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11-02

6025

欠采样方法总结

Dancing Links算法中文解析

"Dancing Links中文版，一种用于解决精确覆盖问题的算法，由Donald E. Knuth提出并由吴豪和隋清宇翻译。该算法利用双向链表的特殊操作实现高效的回溯搜索，常见应用包括解决皇后问题、四形条问题等。" 正文: ...