机器学习中样本不平衡处理办法

最新推荐文章于 2025-09-05 20:34:38 发布

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在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。

数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。

本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路：

1、重新采样训练集

可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。

1.1. 欠采样

欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。

1.2. 过采样

相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新的稀有样品。

注意到欠采样和过采样这两种方法相比而言，都没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。

2、使用K-fold交叉验证

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专栏目录

深度学习炼丹-不平衡样本的处理

专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。

12-07

3063

在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有 95 个正样本，但是负样本只有 5 个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。

机器学习样本不平衡处理方法

hblg_bobo的博客

11-09

1947

数据样本不平衡处理

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机器学习——样本不均衡学习

gjinc的博客

07-28

1343

一般在分类机器学习中，每种类别的样本是均衡的，也就是不同目标值的样本总量是接近的，但是在很多场景下的样本没有办法做到理想情况，甚至部分情况本身就是不均衡情况：（1）很多场景下，数据集本身不平和，部分类别的数据多于其他数据；（2）固定场景下，例如风控的场景，负样本的比例远远小于正样本的占比；（3）梯度下降过程中，不同类别的样本量比较大时，模型本身很难做到收敛最优解。

深度学习：归一化技术

最新发布

qq_34941290的博客

09-05

979

在深度学习中，归一化技术是提高模型训练效率和性能的重要手段。归一化通过调整输入数据的分布，使得模型在训练过程中更易于收敛，减少过拟合的风险。本文将介绍几种常见的归一化技术，包括特征归一化、批归一化、层归一化和实例归一化。

数据分析学习之：如何均衡样本——使用 imblearn 库实现重采样（resampling），过采样(over-sampling) + 欠采样(under-sampling))

qq_42902997的博客

12-02

3445

文章目录什么是样本不平衡如何平衡数据集的样本——重采样欠采样（也叫 undersampling）将大的样本集的数据全部筛选出来通过随机采样操作采样固定个数的样本留下和少样本的样本集拼合成最终的样本集样本均衡了过采样（over-sampling）通过 imblearn 库扩充小的样本集样本均衡了什么是样本不平衡 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns values = {"姓名":["A","B","C","D","E",

数据不平衡处理方法

guhongpiaoyi的博客

06-24

6037

在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集可以

【数据不平衡处理方法】

ban102055的博客

03-14

3194

处理数据不平衡问题的方法有多种，以下是一些常用的方法：过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。过采样的方法包括随机复制样本、SMOTE（SyntheticMinority Over-sampling Technique）等。欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，使得正样本和负样本的数量更加平衡。欠采样的方法包括随机删除样本、ClusterCentroids等。

yolo11中训练样本不平衡处理办法

qq_57148959的博客

01-19

1271

简单介绍了一种yolo11中自带的样本不平衡处理方式

Sklearn机器学习——样本不平衡问题解决、精确率、召回率、ROC曲线

qq_47250064的博客

09-01

7117

介绍样本分类不平衡问题的解决办法，以及SVC的六个模型评价指标，ROC曲线。

【机器学习】机器学习中样本不平衡，怎么办？

fengdu78的博客

03-10

1133

在银行要判断一个"新客户是否会违约"，通常不违约的人VS违约的人会是99:1的比例，真正违约的人其实是非常少的。这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把所有人都当成不会违约的人，正确率也...

【机器学习】一文解决样本不均衡（全）

fengdu78的博客

12-18

3635

一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象样本（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（Imbala...

数据不平衡的常用处理方法

u012744245的博客

09-15

1万+

数据不平衡处理常见处理方法 1. 欠采样（下采样、Under-sampling、US）减少分类中多数类样本的样本数量实现样本均衡。随机删除随机删除一些多量样本。 PG算法（Prototype Generation）在原有样本的基础上生成新的样本来实现样本均衡。 2. 过采样（上采样、over-sampling ）增加分类中少数样本的数量来现样本均衡。随机复制简单复制少数类样本形成多条记录。缺点：可能导致过拟合问题。样本构建 SMOTE（Synthetic minori

【机器学习】处理样本不均衡问题的方法，样本权重的处理方法及代码

机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习

08-20

3万+

今天学习了关于样本类别分布不均衡的处理的一些知识，在此和大家一起分享一下。什么是样本类别分布不均衡？举例说明，在一组样本中不同类别的样本量差异非常大，比如拥有1000条数据样本的数据集中，有一类样本的分类只占有10条，此时属于严重的数据样本分布不均衡。样本不均衡指的是给定数据集中有的类别数据多，有的数据类别少，且数据占比较多的数据类别样本与占比较小的数据类别样本两者之间达到较大的比例。样本...

不平衡数据集处理方法

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分享实践与思考

11-04

5万+

目录 1、不平衡（均衡）数据集（1）不平衡数据集定义（2）不平衡数据集举例（3）不平衡数据集实例（4）不平衡数据集导致的问题（5）不平衡数据集的主要处理方法 2、不平衡（均衡）数据集常用的处理方法（1）扩充数据集（2）对数据集进行重采样 （3）人造数据（4）改变分类算法 3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集 4、使用K折交叉验证评估模型性能（1）K...

机器学习之样本不均衡

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

05-16

1285

在机器学习中，数据不平衡问题是最为常见、最头疼的问题，如何解决数据不平衡问题直接影响模型效果，在此总结一下数据不平衡的解决方案，喜欢的朋友请点赞、收藏、关注。 1.1 样本不均衡现象样本（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。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

【机器学习】处理样本不平衡的问题

weixin_39107270的博客

08-02

1828

通常，在数据集噪声较小的情况下，可以用BalanceCascade，可以用较少的基分类器数量得到较好的表现（基于串行的集成学习方法，对噪声敏感容易过拟合）。需要注意的是，过采样可能会导致模型对少数类别样本过拟合的问题，因此在应用过采样之前，需要仔细评估其对模型性能的影响，并选择适当的评估指标来评估模型的效果。值得注意的是，欠采样可能会导致信息丢失，因此在应用欠采样之前，需要仔细评估其对模型性能的影响，并选择适当的评估指标来评估模型的效果。：精确率是指模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。

在分类中如何处理训练集中不平衡问题

wzy的博客

04-19

6050

原文地址：一只鸟的天空，http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习达到更好的效果，因此需要解决该类别不平衡问题。 Jason Brownlee的回答：原

如何处理不平衡数据

junjian Li

05-04

1286

如何处理不平衡数据实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权，比如利用采样与加权等方法。为了方便起见，我们把数据集中样本较多的那一类称为“大众类”，样本较少的那一类称为“小众类”。从数据的角度 1. 采样 1.1 上采样上采样是把小众类复制多份，一个点会在高维空间中反复出现，这会导致一个问题，那就是运气好就能分对很多点，否则分错很多点。为了解决这一问题，可以在每次生成新数据点时加入轻微的随机扰动（对于图像而

机器学习中样本不平衡，怎么办？

Python数据挖掘

05-14

1220

在银行要判断一个"新客户是否会违约"，通常不违约的人VS违约的人会是99:1的比例，真正违约的人其实是非常少的。这种分类状况下，即便模型什么也不做，全把所有人都当成不会违约的人，正确率也能有99%，这使得模型评估指标变得毫无意义，根本无法达到我们的"要识别出会违约的人"的建模目的。在处理样本不均衡的任务中，使用常规方法并不能达到实际业务需求，正确且尽可能多捕获少数类样本。因为样本不均衡会使得分类模型存在很严重的偏向性。本文中，介绍了在机器学习中样本不平衡处理策略及常用方法和工具。喜欢记得收藏、点赞、

样本不均衡的处理办法

03-19

<think>好的，我现在需要帮用户解决样本不均衡的问题。用户提到了机器学习中的数据不均衡，并且希望知道最佳实践。首先，我应该回顾一下用户提供的引用资料，看看里面提到了哪些方法。引用[1]里提到数据增强、SMOTE过采样和TomekLinks欠采样。数据增强可以增加少数类的样本，比如在图像处理中旋转、翻转图片，或者在NLP中同义词替换。SMOTE是通过生成合成样本来平衡数据，而TomekLinks则是去除多数类中的冗余样本，这对提高模型区分边界可能有帮助。引用[2]提到集成学习方法，比如EasyEnsemble和BalanceCascade。EasyEnsemble通过对多数类进行多次欠采样并训练多个模型，最后集成结果。BalanceCascade则是逐步剔除被正确分类的多数类样本，这可能更高效。另外，用户还提到了imblearn库，这应该是处理不平衡数据的重要工具，需要推荐使用。引用[3]指出样本不均衡是实际项目中的常见问题，可能影响模型性能，导致偏向多数类。因此，除了采样方法，可能还需要结合调整类别权重或选择更适合的评估指标，比如F1-score或者AUC-ROC。接下来，我需要整理这些方法，分步骤说明。首先应该是数据层面的方法，比如过采样、欠采样、数据增强。然后是算法层面的调整，比如代价敏感学习和集成方法。最后是评估指标的选择，避免准确率的误导。需要注意的是，不同方法适用于不同场景。例如，过采样可能在数据不足时有用，但可能过拟合；欠采样适用于数据量大的多数类，但可能丢失信息。集成方法结合了多次采样的优点，可能更稳定。另外，调整类别权重在树模型或SVM中比较有效，比如class_weight参数。用户可能需要具体的实施步骤，比如使用imblearn库中的SMOTE或RandomUnderSampler，或者集成方法中的EasyEnsemble。还要提醒他们评估时不要只看准确率，而是关注召回率、F1等。是否遗漏了什么？比如混合采样（结合过采样和欠采样），或者使用异常检测算法？不过根据提供的引用，可能集中在提到的几种方法。另外，数据增强的具体应用可能需要根据数据类型来处理，比如图像、文本、结构化数据的不同策略。总结起来，回答的结构应该是分步骤的最佳实践，包括数据采样、算法调整、集成方法、评估指标，并结合引用中的方法给出具体例子。还要注意推荐相关库，比如imblearn，并说明不同方法的适用场景，帮助用户选择最合适的策略。</think>### 解决样本不均衡问题的最佳实践 #### 一、数据层面的处理 1. **过采样（Oversampling）** - **SMOTE算法**：通过插值生成少数类样本的合成数据，避免简单复制导致的过拟合。例如，使用`imblearn`库中的`SMOTE`实现： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y) ``` - **数据增强**：针对图像或文本数据，通过旋转、裁剪、同义词替换等方式扩展少数类样本[^1]。 2. **欠采样（Undersampling）** - **TomekLinks**：移除多数类中与少数类样本相邻的冗余样本，优化分类边界。 - **随机欠采样**：随机删除多数类样本，适用于多数类数据量大的场景。 3. **混合采样（Hybrid Sampling）** 结合过采样和欠采样，例如先使用SMOTE生成样本，再用TomekLinks清理噪声。 --- #### 二、算法层面的调整 1. **代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）** 为不同类别分配不同的误分类代价。例如，在逻辑回归或支持向量机中设置`class_weight='balanced'`参数： ```python from sklearn.svm import SVC model = SVC(class_weight='balanced') ``` 2. **集成学习方法** - **EasyEnsemble**：将多数类样本划分为多个子集，每个子集与少数类样本组合训练多个基分类器，最后集成结果。 - **BalanceCascade**：逐步剔除被正确分类的多数类样本，提升模型对少数类的关注度[^2]。 --- #### 三、评估指标优化避免使用准确率（Accuracy），选择更能反映不平衡数据表现的指标： - **F1-score**：综合召回率和精确率的调和平均。 - **AUC-ROC曲线**：评估模型对类别分离的整体能力。 - **G-Mean**：几何平均召回率，适用于极端不平衡场景。 --- #### 四、实践建议 1. **优先尝试数据增强与SMOTE**：在小样本场景下，合成样本能显著提升模型性能[^1]。 2. **结合集成方法**：例如`imblearn`中的`BalancedRandomForest`或`RUSBoost`，直接处理不均衡数据[^2]。 3. **调整损失函数权重**：深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中可通过加权交叉熵损失函数平衡类别。 --- ### 示例代码（SMOTE + 随机森林） ```python from imblearn.pipeline import Pipeline from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split pipeline = Pipeline([ ('smote', SMOTE(random_state=42)), ('classifier', RandomForestClassifier(class_weight='balanced')) ]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) pipeline.fit(X_train, y_train) ``` ---