在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。...; 更具体地说，数据集的相对不平衡[2]。...内在的不平衡不一定会导致标准学习算法的低效率。可能有一个或多个预测指标与目标结果高度相关。因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。...幸运的是，有很多研究选项可以缓解高度不平衡数据中学习算法性能差的问题。大多数开发的方法论都是在数据的以下四个方面进行工作的：训练集大小，类别先验，成本矩阵和决策边界的放置[3]。...训练集大小操作（抽样方法） 直觉上，许多数据科学家会认为欠采样和过采样是一种可能的解决方案，这意味着要么随机抽取一些主要类别记录（属于目标类别的记录）或随机选择一些小类记录并将它们附加到整体数据集。
数据集中个人收入低于5万美元的数据比高于5万美元的数据要明显多一些，存在着一定程度的分布不平衡。 针对这一数据集，可以使用很多不平衡分类的相关算法完成分类任务。...针对成人收入不平衡分类的具体内容如下： 教程大纲 本教程主要分为了以下五个部分： 成人收入数据集介绍 数据集分析 基础模型和性能评价 模型评价 对新输入数据进行预测 成人收入数据集介绍 在这个教程中，我们将使用一个数据分布不平衡的机器学习常用数据集...同时这些标签数据分布不平衡，'<=50K'类标签比重更大。 考虑到标签数据分布不平衡的情况并不严重，并且两个标签同等重要，本教程采用常见的分类准确度或分类误差来反映此数据集上的相关模型性能。...分析数据集 成人数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多一般性的或专门为不平衡分类设计的机器学习算法。...在本节中，我们将使用上一节中所描述的评价方法评估作用于同一数据集的不同算法。 目的是演示如何系统地解决问题，以及某些为不平衡分类问题设计的算法。
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。...研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。 由于类别不平衡十分严重，这是一个非常流行的不平衡分类数据集。...教程概述 本教程分为五个部分，分别是： 乳腺摄影数据集 浏览数据集 模型试验和基准结果 评估模型 评估机器学习算法 评估代价敏感算法 对新数据进行预测 乳腺摄影数据集 在这个项目中，我们将使用一个典型的不平衡机器学习数据集...探索数据集 乳腺摄影数据集是一个广泛使用的标准机器学习数据集，用于探索和演示许多专门为不平衡分类设计的技术。一个典型的例子是流行的SMOTE技术。...箱型图 现在我们已经有了一组很好的结果，让我们看看是否可以使用代价敏感的分类器来改进它们。
给大家介绍一篇非常简单又提点效果明显的2020年最新论文，通过GridMask数据增强方法提升模型鲁棒性，在图像分类、检测、分割三个问题上都做了实验，提升效果明显，好于当前SOTA 的autoaugment...分类在ImageNet和CIFAR10数据集,评估指标是TOP1 accuracy;检测在COCO数据集，评估指标是map；分割问题在Cityscapes数据集，评估指标是mIOU. 1.Gridmask...1.文章中设计了2中方法，第一种方法是设置一定的概率p，从开始训练就对训练图片以概率p进行数据增强；第二种方法是一开始概率为0，随着训练次数增加对训练图片进行gridmask增强的方法逐渐增大，最后变为...实验结果结论是第二种方法好于第一种方法。 2.我做实验的时候，是简单的将COCO训练集进行一次离线的数据增强，训练数据量double了一倍，保持相同的epoch，会提升1+点。...ImageNet数据集也有1点+较明显的提升，效果好于当前的SOTA方法autoAugment，关键的关键是autoAugment是通过好多好多卡通过搜索的方法实验得出结果，对于工程人员用于实际提升项目用处不大
今天，我们想给大家分享的是另一个自认为比较便捷，适用且快速的SRA 数据集下载方法，关键还是免费使用的（其实，就是通过链接直接使用idm软件下载的一种方式）！喜欢的家人们记得收藏哈！...因为操作简单，所以我们直接步入正题： Step 1：打开NCBI，在SRA下输入要下载的数据集PRJNA778726（示例数据集） Step 2: 点击“Send to”，选择File → RunInfo...Step 5: 查看下载结果和所用时长，支持断点下载，速度超快！ 好啦！今天的分享就到这里了，内容很简单，希望我小小的分享能给您的科研道路带去一点余光！...用户可以通过编写脚本来检索特定的SRA数据集，例如通过Run Accession Numbers搜索。...SRA API：SRA数据库可能还提供了直接的API接口，允许用户通过编程方式提交和检索数据。具体的API文档和使用方法可以在NCBI的官方网站上找到。
当然具体问题具体分析，没有一种方法一定是通用的，假如特征与类别之间的关系较为明确，那么采用Easyensemble可能只会有不好的结果。...：TS-0.079 SMOTE：TS-0.049 ==================== ||总结论述 Easyensemble是一种简单且有效的数据不均衡处理方法，其从全局来看能尽量避免有效信息的丢失以及过采样方法带来的异常值...、模型训练难度加大等问题，目前已在相当领域取得了较传统样本不平衡处理方法更优的分类结果。...3 Easyensemble方法 2006年X.Y.Liu和J.Wu等人提出了一种基于欠采样技术与集成学习技术相结合的EasyEnsemble算法，该算法针对欠采样可能会损失重要信息的不足作了一定的改进...，所以这是一种简单且有效的数据不均衡处理方法。
不平衡类别的实例 因此，总结一下，在尝试利用不平衡数据集解决特定业务的挑战时，由标准机器学习算法生成的分类器可能无法给出准确的结果。...医疗诊断中识别罕见疾病的数据集 自然灾害，例如地震 使用的数据集 这篇文章中，我们会展示多种在高度不平衡数据集上训练一个性能良好的模型的技术。...处理不平衡数据集的方法 2.1 数据层面的方法：重采样技术 处理不平衡数据集需要在往机器学习算法输入数据之前，制定诸如提升分类算法或平衡训练数据的类（数据预处理）的策略。...2.2 算法集成技术（Algorithmic Ensemble Techniques） 上述部分涉及通过重采样原始数据提供平衡类来处理不平衡数据，在本节中，我们将研究一种替代方法：修改现有的分类算法，使其适用于不平衡数据集...这种集成方法能产生更强的复合分类器，因为它组合了各个分类器的结果。
最先进的方法往往无法处理这个问题，并且在罕见目标类上会出现性能大幅下降。图1举例说明了竞争性Mask R-CNN基线在高度不平衡LVIS v1.0数据集上的斗争。...在LVIS v1.0和COCOLT数据集上进行的实例分割的综合实验表明，FASA是一种通用组件，可以为其他方法提供一致的改进。以LVIS数据集为例。...4、实验 数据集 我们的实验在两个数据集上进行：LVIS v1.0，1203个类别和COCO-LT，80个类别。它们都是为具有高度类不平衡分布的长期实例分割而设计的。...表6总结了结果。最上面一行显示了具有ResNet50主干和FPN颈部的Mask R-CNN的结果。第二行显示了通过先前最先进的方法SimCal获得的结果，该方法包括分类校准训练，然后是双头推理。...在两个具有挑战性的实例分割数据集LVIS v1.0和COCO-LT以及不平衡图像分类基准CIFAR-LT-100上显示了令人信服的结果。
2 方法汇总 1、基于数据层面的方法 基于数据层面的方法主要对参与训练的数据集进行相应的处理，以减少类别不平衡带来的影响。...通过实验发现，这一方法对最终的分类结果有了非常大的提升。 Lee等[3]提出了一种两阶段（two-phase）训练法。首先根据数据集分布情况设置一个阈值N，通常为最少类别所包含样例个数。...此时根据阈值抽取的数据集作为第一阶段的训练样本进行训练，并保存模型参数。最后采用第一阶段的模型作为预训练数据，再在整个数据集上进行训练，对最终的分类结果有了一定的提升....该方法借鉴了提升样本的思想，将根据训练结果对数据集进行动态调整，对结果较好的类别进行随机删除样本操作，对结果较差的类别进行随机复制操作，以保证分类模型每次学习都能学到相关的信息。...2、基于算法层面的方法 基于算法层面的方法主要对现有的深度学习算法进行改进，通过修改损失函数或学习方式的方法来消除类别不平衡带来的影响。
此外，数据不平衡和特征维度问题是药物目标数据集中的一个关键挑战，这可以降低分类器性能。该文章提出了一种称为PreDTIs的新型药物 – 靶点相互作用预测方法。...然后，这三种类型的蛋白质特征与药物特征相结合，形成药物-靶点数据集，以进行准确的DTI预测。其次，针对药物靶标数据集高度不平衡的特点，提出了一种新的欠采样技术来解决正负数据集的不平衡问题。...为了解决数据不平衡带来的偏差，研究者提出了一种新的FASTUS算法来平衡正负样本(例如EN：2926个正样本/2926个负样本)来评估分类性能。 ? 表1....使用不同分类器的预测结果 表4列出了对于四个数据集不同方法的预测结果，综合来说该文章提出的方法表现良好。 ? 表4....当数据集存在一个大多类和一个几乎可以忽略的少数类，不平衡的数据集可能导致模型丢失提供准确决策的能力。该文章提出的数据平衡算法解决了药物靶点数据集中的类别不平衡问题。
scRNA-seq最常见的可视化方法是tSNE，tSNE本身可以精确的捕获数据集的局部结构，但是经常会扭曲数据集的全局结构，比如簇与簇之间的距离，本研究开发了一种可视化及解释scRNA-seq数据集的方法...，相似性加权非负嵌入（SWNE)，可以捕获数据的整体和局部结构，且可以使相关的生物学信息嵌入到可视化的结果中。...SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。...，虽然一些更新的方法UMAP解决了在数据中捕获全局结构的问题，但是，目前为止尚没有一种方法可以直接将生物信息嵌入到可视化的结果中。...## ICA被推荐用于大多数数据集。RunNMF的输出是基因load(W)和NMF嵌入(H)的列表。
本文总结了该领域的技术进展和相关数据集，技术进展从传统特征法到深度学习中的3DCNN，LSTM，Two-Stream等。 1 视频分类/行为识别问题 ?...接下来从数据集的发展，传统方法，深度学习方法几个方向进行总结。...2 视频分类/行为分析重要数据集 深度学习任务的提升往往伴随着数据集的发展，视频分类/行为识别相关的数据集非常多，这里先给大家介绍在论文评测中最常见的3个数据集。...在这个比赛下的Task A–Trimmed Action Recognition比赛是一个视频分类比赛，2019年的比赛使用kinetics-700数据集，在此之前还有2017年的kinetics-400...3.2 密集轨迹(dense-trajectories)[4] 时空关键点是编码时空坐标中的视频信息，而轨迹法iDT(improved Dense Trajectories)是另一种非常经典的方法，它追踪给定坐标图像沿时间的变化
顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，假设我们的数据集是$S$，数据集中的多数类为$S_maj$，少数类为$S_min$，通常情况下把多数类样本的比例为$100:1$,$1000:1...图1 传统学习在不平衡数据下的缺点 公式1 逻辑回归的交叉熵损失函数 不平衡学习的方法 既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？...解决方法主要分为两个方面，第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化...采样 随机采样 采样算法通过某一种策略改变样本的类别分布，以达到将不平衡分布的样本转化为相对平衡分布的样本的目的，而随机采样是采样算法中最简单也最直观易懂的一种方法。...从贝叶斯风险理论出发，把代价敏感学习看成是分类结果的一种后处理，按照传统方法学习到一个模型，以实现损失最小为目标对结果进行调整，优化公式如下所示。
此外，类间动态在解决类别不平衡方面起着关键作用，特别是在少数类与多数类高度相似时，增加了误分类的可能性。...2PCNet[24]采用两阶段方法，通过领域特定增强提供更多样化的伪标签。尽管这些方法相较于其前身有了显著的改进，但它们常常忽视了基准数据集中普遍存在的类别不平衡问题。...3 Preliminaries 问题定义 在本文中，作者提出了一种用于类别平衡的域自适应目标检测方法，该方法使用了标记好的源数据集 D_{s}=\{I_{s};Y_{s}\} 和 未标注 的目标数据集...值得注意的是，CAT在少数类别上显示出显著的改进，例如“摩托车”，在Clipart1k训练集中仅包含7张图像。这项实验的结果证明了CAT在解决不同领域中的类别不平衡问题上的有效性。...类别损失加权策略作者引入了一种加权分类损失，以提高等式5中少数类别的性能。类别级损失是解决数据集中类别不平衡的常见策略[18, 40]。
这里是COCO测试集中的一张图像的结果： ? 图像分割损失函数 语义分割模型在训练过程中通常使用一个简单的交叉分类熵损失函数。...Focal Loss 这种损失是对标准交叉熵的改进。这是通过改变它的形状来实现的，这样分配给分类良好的样本的损失就降低了。最终，这确保了没有类别不平衡。...Boundary loss 边界损失的一种变体应用于分割高度不平衡的任务。这种损失的形式是空间等高线上的距离度量，而不是区域。这种方法解决了高度不平衡的分割任务中区域损失的问题。 ?...Weighted cross-entropy 在交叉熵的一种变体中，所有正样本都用一定的系数进行加权。它用于类别不平衡的场景。 ?...图像分割数据集 从哪里可以得到一些数据集来开始？让我们来看几个例子。
引言 RBC（红血细胞）分类与计数是生物研究领域中一种基础统计方法，当前市场的主流的细胞计数仪主要还是以传统算法为主，通过各种参数与预处理来提升细胞计数精度，实现重叠细胞计数与分类。...在已知的红细胞类别中有的种类红细胞非常少，相关一些常见的红细胞类别它的样本很难收集，对这种不平衡的数据集要做到每个红细胞正确分类与计数，作者采用一种全新的算法，在已知不平衡数据集中测试效果SOTA。...方法与步骤介绍 本文中作者提出了一种新的方法实现在不平衡的样本中分离重叠细胞与计数，方法主要分为以下四个主要步骤： 1.RBC颜色归一化 2.重叠细胞分离 3.细胞轮廓提取 4.细胞分类 ?...计算整个数据集的背景与图像背景差值然后对每张图像每个像素点修正像素值，完成颜色归一化。在轮廓提取阶段，主要是通过传统的图像处理方法完成，流程示意图如下： ?...，这个时候采用改进的椭圆拟合方法会取得更好的效果，这里椭圆拟合方法主要分为四步： 1.
不平衡数据的定义 ---- 顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，数据集中的多数类 为 S_{max} ，少数类为 S_{min} ，通常情况下把多数类样本的比例为 100:1 、...第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些； 第二种方案从算法的角度出发， 考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化...采样 ---- 随机采样 ---- 采样算法通过某一种策略改变样本的类别分布，以达到将不平衡分布的样本转化为相对平衡分布的样本的目的，而随机采样是采样算法中最简单也最直观易 懂的一种方法。...以代价敏感的决策树为例，可从三个方面对其进行改进以适应不平衡数据的学习，这三个方面分别是决策阈值的选择 方面、分裂标准的选择方面、剪枝方面，这三个方面中都可以将代价矩阵引入，具体实现算法可参考参考文献中的相关文章...从贝叶斯风险理论出发，把代价敏感学习看成是分类结果的一种后处理，按照传统方法学习到一个模型，以实现损失最小为目标对结果进行调整，优化公式如下所示。
不平衡的数据可能会产生很多挫折感。当你发现你的数据有不平衡的类时，并且你认为你得到的结果是谎言，你会感到非常沮丧。在又一次挫折的时候，书，文章和博客似乎都没有给你关于处理数据不平衡的良好建议。...这就是一个不平衡的数据集，Class-1和Class-2实例的比例为80:20或更简洁地4：1。你现在有了一个关于2分类问题的类不平衡问题以及多类分类问题。...这些方法通常很容易实现和运行速度很快。 他们都有一个很好的起点。事实上，我建议你可以对所有的不平衡数据集尝试这两种方法，只是看看它是否给你一个提升你的首选的精度措施。...顾名思义，SMOTE是一种过采样方法。 它通过从minor类创建合成样本，而不是创建副本。...（例如对待异常检测）...将不平衡训练集重新采样为不是一个平衡集，而是几个。 在这些集合上运行分类器的集合可以产生比单独的分类器更好的结果，这些只是一些有趣的和创造性的想法，你可以多尝试的几个。
在下面的例子中，我们正在研究iris数据集，以了解数据点的数量如何影响k-NN表现。为了更好表现结果，我们只考虑了这组数据的四个特性中的两个：萼片长度和萼片宽度。 ?...例如，如果我们有两个按比例4:1计算数据的类，我们可以将比例1:4的权重应用到损失函数计算中，使数据平衡。这种技术可以帮助我们轻松地缓解不平衡数据的问题，并改进跨不同类的模型泛化。...我们同样可以依据我们的需求来定义分类权重。 异常/变更检测：在欺诈或机器故障等高度不平衡的数据集的情况下，是否可以将这些例子视为异常值得思考。...图10：过采和欠采样的情况 上采样还是下采样：由于不平衡的数据本质上是以不同的权重惩罚多数类，所以解决这个问题的一个方法是使数据平衡。...集成技术：聚合多个弱学习者/不同模型在处理不平衡的数据集时显示出了很好的效果。装袋和增压技术在各种各样的问题上都显示出了很好的效果，应该与上面讨论的方法一起探索，以获得更好的效果。
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