对于任何一个不平衡的数据集，如果要预测的事件属于少数类别，并且事件比例小于 5%，那就通常将其称为罕见事件（rare event）。 不平衡类别的实例 让我们借助一个实例来理解不平衡类别。...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。...随机欠采样之后的非欺诈性观察 = 980 x 10% = 98 结合欺诈性与非欺诈性观察之后的全体观察 = 20+98 = 118 欠采样之后新数据集的事件发生率 = 20／118 = 17% 优点 它可以提升运行时间...非欺诈性观察 = 980 复制少数类观察之后的欺诈性观察 = 400 过采样之后新数据集中的总体观察 = 1380 欠采样之后新数据集的事件发生率 = 400/1380 = 29% 优点 与欠采样不同，...生成合成性实例之后，创建下面的数据集 少数类（欺诈性观察）= 300 多数类（非欺诈性观察）= 980 事件发生率 = 300/1280 = 23.4 % 优点 通过随机采样生成的合成样本而非实例的副本
幸运的是，去年提出了几个这样的数据集。让我们来看看。 ? Kinetics-600 视频数量：500000 动作类别：600 年份：2018 ?...Kinetics-600 的创建者们还检查了数据集是否类别均衡，发现大约 15% 的动作类不平衡，但这不会导致性能上的偏差。...该数据集侧重于人类行为，类似于 Kinetics，包括从 YouTube 检索到的 520K 多个未修剪视频，平均长度为 2.6 分钟。采用新颖的主动采样方法从视频中以2 秒为单位机芯剪辑和采样。...请注意，即使此数据集的论文于 2017 年 12 月发布，该数据集仍无法下载，希望之后能够提供下载。 VLOG 视频数量：11400 年份：2017 ?...人们更倾向于标记不寻常的东西，例如，在游泳池里跳，呈现天气，或玩竖琴。因此，可用数据集通常不平衡，包含异常事件，日常活动数据较少的这种情况较多。
2 信用评分如何处理不平衡数据集？ 以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性，可测试性，可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。...然而，仅仅通过准确性评估模型的性能本身可能会出现问题，因为我们可能会遇到准确性悖论这样的问题。例如，假设我们有一个不平衡的训练数据集，其中目标人群（1％）的比例很小，我们预测谁是欺诈或其他灾难性事件。...基于总体目标，数据科学家需要确定使用不平衡数据建立和评估模型的最佳方法。 使用机器学习算法时，不平衡数据可能会成为问题，因为这些数据集可能没有足够的关于少数类的信息。...这是因为基于最小化总体错误的算法偏向于大多数类别，而忽略了我们更感兴趣的样例的贡献。 用于解决不平衡数据建模问题的两种常用技术是采样和集成建模。 采样方法进一步分为欠采样和过采样技术。...系列之前：信用评分：第6部分 - 分割和拒绝推断 系列之后：信用评分：第8部分 - 信用风险策略 作者： Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist at World
在这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。 然而，大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。...MCC：观察和预测的二进制分类之间的相关系数。 AUC：正确率与误报率之间的关系。 2.重新采样训练集 除了使用不同的评估标准外，还可以选择不同的数据集。...使平衡数据集不平衡的两种方法：欠采样和过采样。 欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量足够时使用此方法。...切记，过采样会观察到稀有的样本，并根据分布函数自举生成新的随机数据。如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将模型过度适应于特定的人工引导结果。...这就是为什么在过采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。只有对数据进行重复采样，可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。
翻译：张玲 校对：吴金迪 本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 ?...除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...重采样之后： ? 请注意，现在特征相关性更明显了。在解决不平衡问题之前，大多数特征并没有显示出相关性，这肯定会影响模型的性能。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型会难以准确预测稀有点和少数点，整体性能会受到限制。因此，识别和解决这些点的不平衡对生成模型的质量和性能是至关重要的。
这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。...然而，大多数机器学习算法不能有效的处理不平衡数据集的学习问题，以下七种技术可以有效的帮助你处理上述存在的问题。 1.使用正确的评估指标 ?...MCC：观察和预测的二进制分类之间的相关系数。 AUC：正确率与误报率之间的关系。 2.重新采样训练集 欠采样通过减少冗余类的数量来平衡数据集。...如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将模型过度适应于特定的人工引导结果。这就是为什么在过采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。...但事实上，如果模型适用于不平衡数据，则不需要对数据进行重新采样。如果数据样本没有太多的倾斜，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因为该模型内部对数据进行了很好的处理，它训练的数据并不是不平衡的。
欠采样(Under sampling): 欠采样是一种通过保留少数类中的所有数据并减少多数类的大小来平衡不均匀数据集的技术。...：从多数类中随机删除事件； 基于最近邻欠采样(Nearest neightbors sampling)：在散点图上，保持从多数类到少数类的三个最接近事件的平均距离最小的事件； Tomek Links sampling...，然后在应用 k = 1分类规则之前删除这些例子； One-sided selection: OSS 结合了 Tomeks Links和 NN, 首先识别并移除大多数类的类边界上的Tomeks links...优点：不会丢失来自原始培训集的信息 缺点：随机采样复制导致数据集扩大，造成模型训练复杂度增加，另外容易造成模型过拟合问题，不利于算法的泛化能力 重复复制：随机重复复制少样本数据 SMOTE：基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟...在部分样本极度不平衡的情况下，欠采样和过采样取得相近的效果；如果出于训练时间的考虑，选择欠采样更为合适 为了达到更好的精度，在采样的基础上对分类器的概率输出进行优化，即采用采样-阈值联合的优化方式可达到更加的分类精度
除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术叫过采样，这个过程比欠采样复杂一点。它是一个生成合成数据的过程，试图学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。...它允许在训练集成分类器中每个子分类器之前对每个子数据集进行重采样。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型会难以准确预测稀有点和少数点，整体性能会受到限制。因此，识别和解决这些点的不平衡对生成模型的质量和性能是至关重要的。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。...过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。...这改进了用于解决涉及检测重要但不常见事件的需求的各种评估度量。 为什么要过采样 当处理不平衡数据集时，我们通常对正确分类少数类感兴趣。...过采样通过复制或生成新样本来增加少数类来解决不平衡问题。而欠采样通过减少代表性过高的多数类别中的样本数量来平衡类别。 当大多数类有许多冗余或相似的样本或处理庞大的数据集时，就可以使用欠采样。...它不需要复杂的算法或对数据底层分布的假设。因此，它可以很容易地应用于任何不平衡的数据集，而不需要特殊的先验知识。 但是随机过采样也受到过拟合可能性的限制。
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...让我向您展示治疗不平衡班级前后的相关性。 重采样之前： 下面的代码绘制了所有要素之间的相关矩阵。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型的整体性能将受到其预测稀有点和少数点的能力的限制。识别和解决这些问题的不平衡性对于所生成模型的质量和性能至关重要。
编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...重采样之后 ? 请注意，现在特征相关性更加明显。在处理不平衡问题之前，大多数特征都没有显示出任何相关性，这肯定会影响模型的性能。...为了解决这个问题，我们可以使用imblearn库中的BalancedBaggingClassifier。它允许在训练集合的每个估计器之前对数据集的每个子集进行重新采样。...，而不必在训练之前手工欠采样和过采样。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型的总体性能将受到其预测罕见点和少数点的能力的限制。识别和解决这些点之间的不平衡对生成模型的质量和性能至关重要。
[正常记录和异常记录的方差] 数据切分 在预测问题的建模当中，数据需要被切分为训练集（占数据集的80%）和测试集（占数据集的20%）。在数据切分之后，我们需要进行特征缩放来标准化自变量的范围。...[原始数据的正负样本数] 在处理之前，异常的记录有394条，正常的记录有227K条。 在R中，ROSE和DMwR包可以帮助我们快速执行自己的采样策略。...[过采样] 欠采样（Undersampling） 这个方法与过采样方法相似，最终获得的数据集中正常记录和异常记录的数量也是相同的，不过欠采样是无放回的抽样，相应地在本文中的数据集上，由于异常记录过少，进行欠采样之后我们不能提取出样本中的关键信息...在了解了这些方法之后，我们分别将这些方法应用到了原始数据集之上，之后统计的两类样本数如下： [采样后数据集的正负样本数量] 用得到的平衡训练数据集再次对分类模型进行训练，在测试数据上进行预测。...在处理不平衡的数据集时，使用上面的所有采样方法在数据集中进行试验可以获得最适合数据集的采样方法。为了获得更好的结果，还可以使用一些先进的采样方法（如本文中提到的合成采样（SMOTE））进行试验。
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。...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。...这是因为过采样会观察到罕见的样本，并根据分布函数应用自举生成新的随机数据，如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将我们的模型过拟合于一个特定的人工引导结果。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...但事实上，如果设计的模型适用于不平衡数据，则不需要重新采样数据，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。
Introduction 在时间序列预测中，时间序列中的不平衡数据（或极端事件）也对深度学习模型有不好的影响。直观地看，时间序列中的极端事件通常具有极小或极大的值，即不规则和罕见的事件。...论文训练一个标准 GRU 来预测一维时间序列，其中某些阈值用于将一小部分数据集标记为极端事件 学习模型会遇到两种情况： 在图 a 中，它的大部分预测都受到阈值的限制，因此它无法识别未来的极端事件，称为欠拟合现象...假设模型在t时刻的预测为 图片 , 则常见的优化目标是: 图片 极端事件 尽管像 GRU 这样的 DNN 在预测时间序列数据方面取得了显着的进步，但如果使用不平衡的时间序列进行训练，该模型往往会陷入过拟合或欠拟合...（因为实际数据大体上是长尾分布） 预测有极端事件的时间序列 为了将先验信息强加于 DNN 观察的尾部，关注两个因素：记忆极端事件和建模尾部分布。...利用注意力机制可以实现这一点: 图片 最后，可以通过对 图片 施加注意力权重来衡量之后是否会发生极端事件的预测。 图片 其中 图片 是对时刻t之后是否会发生极端事件的预测。
2 数据集的建立 1、FineGym：“三加二”的小饼干 “三”：在语义层面，FineGym定义了三层的语义类别结构，遵循着从粗粒度到细粒度的顺序，它们包括：事件类别(event)，组类别（set）和元素类别...对此，我们采取的解决办法是，首先按照年份调研国家级及以上的专业体操比赛，之后下载相应的比赛视频，并逐个视频进行人工排查与清理，保证原始数据的清洁和专业性。...FineGym保留了原始的分布，但也提供了两版不同的数据集以供选择： Gym99共99类，数据分布相对更加均衡； Gym288共288类，数据分布较不平衡。...实验结果如下： 这个performance高，但不是我们的主要关注点哦 有趣的是，在最粗粒度的事件类别(event)识别中（也是当前动作识别领域的数据集和方法所关注和研究的粒度），appearance特征的贡献远远超过了...稀疏采样(sparse sampling) 在之前动作识别经典数据集如UCF101上十分有效，然而遇到了FineGym却遭遇了“滑铁卢”。
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....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。...这是因为过采样会观察到罕见的样本，并根据分布函数应用自举生成新的随机数据，如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将我们的模型过拟合于一个特定的人工引导结果。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...但事实上，如果设计的模型适用于不平衡数据，则不需要重新采样数据，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。
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....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。...这是因为过采样会观察到罕见的样本，并根据分布函数应用自举生成新的随机数据，如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将我们的模型过拟合于一个特定的人工引导结果。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。...但事实上，如果设计的模型适用于不平衡数据，则不需要重新采样数据，著名的 XGBoost 已经是一个很好的起点，因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。
就像下图一样 如果我们拿到像上图那样的数据，哪怕经过了清洗，已经非常整洁了，之后把它们直接丢进逻辑回归或者决策树和神经网络模型里面的话，效果一定会见得好吗？。...以一万条为例，违约率 y（0-履约，1-违约） 为 1%，那 y 等于 0 和 1 的数据量就分别为 100，9900；按照你之前说的 1:1，也就是从 y=1 的数据中也抽 100 条，那总共用于建模的总数据量也就才...答：因为原始数据集的 0-1 比为 1:99，所以随即拆分成的训练集和测试集的 0-1 比也差不多是 1:99，又因为我们用训练集来训练模型，如果不对训练集的数据做任何操作，得出来模型就会在预测分类0的准度上比...1高，而我们希望的是两者都要兼顾，所以我们才要使用欠采样或者过采样对训练集进行处理，使训练集的 0-1 比在我们之前聊到的 1:1 ~ 1:10 这个比较合适的区间，用这样的训练集训练出来的模型的泛化能力会更强...而过采样的好处是它也会复制误差的数量：如果一个分类器在原始的少数类数据集上做出了一个错误的负面错误，那么将该数据集复制五次之后，该分类器就会在新的数据集上出现六个错误。
过采样（Oversampling）：对于不平衡类（样本数少的类），随机地增加观测样本的数量，这些观测样本只是现有样本的副本，虽然增加了样本的数量，但过采样可能导致训练数据过拟合。...Kagele上任务说明：在这场比赛中，面临的挑战是要建立一个算法来识别图像中的鲸鱼种类。将分析Happy Whale数据库（包含25,000多张图像），这些数据来自研究机构和公共贡献者。...通过竞赛，你将有助于为全球海洋哺乳动物种群动态开启丰富的理解领域。 查看Happy Whale数据集 由于这是一个多标签图像分类问题，首先想要检查数据是如何在类中分布的。...本文考虑了两个特别的选项： 选项1：对训练样本进行严格的数据增强（只需要针对特定类的数据增强，单这可能无法完全解决本文的问题）。 选项2：类似于之前提到的过采样技术。...只是使用不同的图像增强技术将不平衡类的图像复制到训练数据中15次。 在开始使用选项2处理数据之前，可以从训练样本中查看少量图像。 ?
交叉验证（也称为“过采样”技术）是数据科学项目的基本要素。它是一种重采样过程，用于评估机器学习模型并访问该模型对独立测试数据集的性能。...优点： 该模型偏差低 时间复杂度低 整个数据集可用于训练和验证 缺点：不适合不平衡数据集。 5....Repeated random subsampling validation 重复的随机子采样验证（也称为蒙特卡洛交叉验证）将数据集随机分为训练和验证。...重复随机二次抽样验证 优点：训练和验证拆分的比例不取决于迭代或分区的数量 缺点：某些样本可能无法选择用于训练或验证、不适合不平衡数据集 6....Stratified k-fold cross-validation 对于上面讨论的所有交叉验证技术，它们可能不适用于不平衡的数据集。分层k折交叉验证解决了数据集不平衡的问题。
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