樣本不平衡處理

阿新 • • 發佈：2018-11-07

一.下采樣

　　對於樣本不均衡來說,使得兩個樣本(向少的樣本靠齊)同樣的少.將多的資料進行裁剪使得樣本最後可以均衡,具體的程式碼設計如下:

#以二分類為例
#對整個樣本進行分開
one_data=data[data['label']==1].index
zero_data=data[data['label'==0]].index
#將多的樣本進行隨機的抽樣(raplace代表著不重複抽取)
one_sample=np.random.choice(one_data,len(zero_data),replace=False)

under_sample_index=np.concatenate([zero_data,np.array(one_sample)])
data.loc[under_sample_index]

二.過取樣

　　對於樣本不均衡來說,使得兩個樣本(向多的樣本靠齊)同樣的多(製造多的樣本)

from imblearn.over_sampling import SMOTE
#沒有用pip install imblearn
oversampler=SMOTE(random_state=0)
os_features,os_labels=oversampler.fit_sample(features_train,labels_train)

樣本不平衡處理

一.下采樣　　對於樣本不均衡來說,使得兩個樣本(向少的樣本靠齊)同樣的少.將多的資料進行裁剪使得樣本最後可以均衡,具體的程式碼設計如下: #以二分類為例 #對整個樣本進行分開 one_data=data[data['label']==1].index zero_data=data[data['la

正負樣本不平衡處理方法總結

1， Bootstrapping，hard negative mining 最原始的一種方法，主要使用在傳統的機器學習方法中。比如，訓練cascade型別分類模型的時候，可以將每一級分類錯誤的樣本繼續新增進下一層進行訓練。比如，SVM分類中去掉那些離分界線較遠的

機器學習中樣本不平衡處理辦法

在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：資料不平衡問題。比如在廣告點選預估、反欺詐、風控裡面。資料不平衡問題主要存在於有監督機器學習任務中。當遇到不平衡資料時，以總體分類準確率為學習目標的傳統分類演算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類效能下降。絕大

系統學習機器學習之樣本不平衡問題處理

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關於處理樣本不平衡問題的Trick整理

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處理樣本不平衡LOSS—Focal Loss

0 前言 Focal Loss是為了處理樣本不平衡問題而提出的，經時間驗證，在多種任務上，效果還是不錯的。在理解Focal Loss前，需要先深刻理一下交叉熵損失，和帶權重的交叉熵損失。然後我們從樣本權重的角度出發，理解Focal Loss是如何分配樣本權重的。Focal是動詞Focus的形容詞形式，那麼它究

機器學習之樣本不平衡

機器學習之樣本不平衡 1.樣本不平衡導致什麼問題？在機器學習的分類問題中，以二分類為例，如果訓練集合的正例和負例的樣本不平衡，相差懸殊很大。比如針對這個不平衡的訓練結合運用邏輯迴歸的時候，一般來說，邏輯迴歸的閾值0~1，常取0.5，當樣本不平衡時，採用預設的分類閾值可能會導致輸出全

文字分類 - 樣本不平衡的解決思路與交叉驗證CV的有效性

現實情況中，很多機器學習訓練集會遇到樣本不均衡的情況，應對的方案也有很多種。筆者把看到的一些內容進行簡單羅列，此處還想分享的是交叉驗證對不平衡資料訓練極為重要。文章目錄 1 樣本不平衡的解決思路 1.2 將不平衡樣本當作離群點

資料預處理：樣本非平衡處理

轉載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37311047 非平衡資料會影響最後的評判效果，嚴重的會帶來過擬合的效果，即模型總是把樣本劃分到樣本量較多的那一種。為了讓模型的評判更準確，我們需要對非平衡資料

解決樣本不平衡問題的奇技淫巧彙總

先舉一個“恐怖”的例子，直觀的感受一下樣本不平衡問題：你根據1000個正樣本和1000個負樣本正確訓練出了一個準確率90%召回率90%的分類器，且通過實驗驗證沒有欠取樣過取樣的問題哦~完美的樣本，完美的模型，破費，你心裡暗自得意。然後模型上線，正式預測每天的未知樣本~。

連續值、缺失值、正負樣本不均衡處理方法

目前有三類處理方法： 1. 用平均值、中值、分位數、眾數、隨機值等替代。效果一般，因為等於人為增加了噪聲。 2. 用其他變數做預測模型來算出缺失變數。效果比方法1略好。有一個根本缺陷，如果其他變數和缺失變數無關，則預測的結果無意義。如果預測結果相當準確，則又說明這個變數是沒必要加入建模的。一般情況下，介於兩者

類別樣本不平衡問題

類別不平衡就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況。下面以這樣的一種情況作為假設例項，假定正類樣例較少，反類樣例較多。一半對於樣本平衡的二類分類任務，事實上是用預測出的y值與一個閾值進行

資料探勘中資料分類不平衡處理

處理方式 1.資料層面在資料方面可通過取樣達到資料的平衡，有上取樣和下采樣，上取樣就是複製少數樣本，達到平衡，缺點：存在重複樣本，容易發生過擬合;下采樣就是去掉部分多數樣本，缺點：導致資料缺失。資料合成：SMOTE方法，利用小樣本之間的相似性生成新

不平衡樣本處理方法

在分類中如何處理訓練集中不平衡問題在很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡，為了使得學習達到更好的效果，因此需要解決該類別不平衡問題。原文標題：8 Tactics to Combat Imb

[轉]如何處理機器學習中的不平衡類別

down 觀測 input 推薦可能 type 兩個好的 exchange 如何處理機器學習中的不平衡類別原文地址：How to Handle Imbalanced Classes in Machine Learning 原文作者：elitedatascienc

用R處理不平衡的數據

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不平衡資料集的處理

一、不平衡資料集的定義所謂的不平衡資料集指的是資料集各個類別的樣本量極不均衡。以二分類問題為例，假設正類的樣本數量遠大於負類的樣本數量，通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的資料稱為不平衡資料。不平衡資料的學習即需要在分佈不均勻的資料集中學習到有用的資訊。不平衡資

【機器學習】在分類中如何處理訓練集中不平衡問題

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Keras 處理不平衡的資料的分類問題 imbalance data 或者 highly skewed data

處理不平衡的資料集的時候，可以使用對資料加權來提高數量較小類的被選中的概率，具體方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, val

Sklearn-LogisticRegression邏輯迴歸(有處理樣本不均衡時設定引數的方法)

版權宣告：本文為博主原創文章，未經博主允許不得轉載。 https://blog.csdn.net/CherDW/article/details/54891073 邏輯迴歸：可以做概率預測，也可用於分類，僅能用於線性問題。通過計算真實值與預測值的概率，然後變換成損失函式，求損失函式

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