非均衡分类问题

最新推荐文章于 2024-09-02 10:42:36 发布
最新推荐文章于 2024-09-02 10:42:36 发布
阅读量413 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 模型评价 交叉验证 网格搜索 非均衡分类
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41512727/article/details/81200169

前面刚学习了一些基本的分类算法，接触到了非均衡分类问题。常见的精度score指标，不一定能很好的评价模型的好坏。

常用模型评价方法，主要包括交叉验证、网格搜索

 

非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，有病诊断为无病的后果要比无病诊断为有病的后果严重的多。

非均衡分类时，常用模型评价方式为：混淆矩阵、ROC曲线

 

 

机器学习实战笔记之非均衡分类问题
小村长技术blog
08-18 6138
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
【Python机器学习】非均衡分类问题
weixin_39407597的博客
08-06 1054
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
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 1164
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/噪声数据分类
04-07
非均衡/噪声数据分类 ,Generating Synthetic Classification Data using Scikit , Selecting the Right Metric for Skewed Classification Problems , by Faizan Ahemad。
《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
机器学习 - 非平衡分类问题
呵呵
07-21 1156
问题被研究的原因：在实际问题中，大多数分类问题，样本错分会带来不同的代价。 1. 分类性能度量指标 1.1 混淆矩阵 混淆矩阵四个元素： 真正例（true positive），真反例（true negative），伪正例，伪反例。混淆矩阵主对角线所占比例越高越好。 1.2 精确率（precision） & 召回率（reccall）& 准确率（accuracy） 由
机器学习中的非平衡分类问题
码灵薯的博客
03-16 542
数据非平衡问题（in-balance） 很多应用中，正负样本是非均衡的，大多数对模型对正负样本比例是敏感的。对训练数据要尽可能的调整至平衡，对分类性能评估也要注意采用特定的方法。 改造分类器的训练数据 —— 过抽样或者欠抽样 具体来说，正负样本失衡的处理方法如下： 负样本 >> 正样本，且量都挺大： 对负样本 欠采样undersampling 负样本 >> 正...
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 非均衡分类问题
java
06-26 207
https://blog.youkuaiyun.com/power0405hf/article/details/45798245 https://www.cnblogs.com/tonglin0325/p/6198283.html
分类---非均衡分类问题
ifruoxi的博客
12-12 832
再分类问题中，事实上在大多数情况下不同类别的分类代价不同，比如对于人，我们不能仅仅凭分类器预测有癌症，就判定该人必会死亡，这样的代价过大。所以本节考察一种新的分类器性能度量方法。 1 正确率 召回率和ROC曲线 一般地， 大多分类器都是以错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率是指 所有测试样例中分类错误的样本比例。实际上，这样的度量掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中，混淆矩阵可以很好的
非平衡分类方法汇总
qq_40128284的博客
10-02 4230
前言： 非平衡分类技术也称非均衡分类技术，通常是指各个类别的样例数量差别很大，某些类别对应的样例过多，而某些类别对应的样例过少；使用这种类型的数据集来训练诸如神经网络之类的模型，通常会导致属于多数类的数据的高精度，但是对于少数类数据的精度是不可接受的。发生这种情况通常是因为模型最终只专注于样本量最大的类，因为样本较少的类在调整权重时出现的次数较少。 方法： 随机过采样： 这种方法比较直接，通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能，最简单的办法是随机复制少数类样本。 SMOTE：
分类任务中的非均衡分类问题
birdguan
02-27 451
目录 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 基于代价函数的分类器决策控制 处理非均衡问题的数据抽样方法 在大多数情况下，不同类别的分类代价并不相等，比如某肿瘤是否会导致死亡的应用中。 我们将会考察一种新的分类器性能度量方法，并通过图像技术来对在上述非均衡问题下不同分类器性能进行可视化处理。 其他分类性能度量指标：正确率、召回率及ROC曲线 错误率值得是在所有测试样例中错分...
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data）
laolu1573的专栏
10-02 1037
非均衡样本学习（Learning from Imbalanced Data） 1.Undersampling 1.1Informed Undersampling 2.Oversampling 2.1SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)
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
样本数据不均衡
最新发布
qq_62085589的博客
09-02 913
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（Imbalance Ratio）（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。
合成分类数据与非均衡噪声数据分类技巧
非均衡数据集是指在分类问题中，各个类别的样本数量存在显著差异。例如，在金融欺诈检测中，欺诈交易的发生概率远低于正常交易。因此，正常交易的样本数会大大超过欺诈交易的样本数。这种数据集的非均衡性会导致传统...
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

打赏作者

Great1414

整理不易，谢谢支持

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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