从numpy数组中复制值以平衡数据集
是指在机器学习中，当数据集中不同类别的样本数量不平衡时，通过复制少数类别的样本来增加其数量，以达到数据集平衡的目的。
复制值以平衡数据集的步骤如下：
- 首先，计算数据集中每个类别的样本数量，确定哪些类别是少数类别。
- 然后，找到少数类别的样本，并将其复制多次，使其数量与其他类别的样本数量相等或接近。
- 可以使用numpy库中的函数来实现复制值的操作。可以使用numpy的索引功能来选择少数类别的样本，并使用numpy的repeat函数来复制这些样本。
- 复制值的次数可以根据需要进行调整，以使得数据集中各个类别的样本数量相对平衡。
复制值以平衡数据集的优势是可以解决数据集中类别不平衡的问题，提高机器学习模型的性能和准确度。通过增加少数类别的样本数量，可以使得模型更好地学习到少数类别的特征和模式。
复制值以平衡数据集的应用场景包括但不限于以下情况：
- 二分类问题中，其中一个类别的样本数量远远少于另一个类别的情况。
- 多分类问题中，某些类别的样本数量明显不足，导致模型对这些类别的预测性能较差。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，包括云服务器、云数据库、云存储等。以下是一些相关产品和链接地址：
- 云服务器（ECS）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云数据库MySQL版（CDB）：提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和处理各种类型的数据。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
请注意，以上链接仅供参考，具体产品和服务选择应根据实际需求进行评估和决策。
相关·内容
3回答
带有偏差的不平衡分类
classification、feature-engineering、class-imbalance、bias
问题：
为客户提供特殊待遇的业务历史启发式规则在试图使用机器学习时在dataset中造成了偏差，以便为该特定交易进行更复杂的客户选择。
更详细的
：
对于所有customer performance metric得分> 90%的客户，提供了一项交易。其中10%似乎是一个糟糕的决定，因为他们接受了这笔交易，但之后未能满足要求。因此，在掌握了这些信息之后，我用以下方式给我的数据贴上了标签:每一位接受交易但未能满足要求的客户都是0，其他接受交易的人都是1。
class 1: 90%
class 0: 10%
然而，即使这是一种非常直观的标记类的方法，已经存在的启发式在数据中产生了一种偏差，这
浏览 0提问于2021-06-01得票数 0
1回答
当使用过抽样和简历对模型进行培训时，我是否需要使用AUPRC报告不平衡数据集的分类结果？
machine-learning、classification、class-imbalance、performance、imbalanced-learn
我正在研究一个二进制分类问题，其中数据集有大约5%的正类样本。我拆分了数据集，70%用于培训，30%用于测试。我只使用了一次测试数据来报告模型的性能。
由于这种不平衡，我在培训数据集中使用了SMOTE对少数族裔类进行重采样。此外，我还根据如何提升样本、简历和网格搜索的建议，使用CV和网格搜索来优化模型性能，以避免数据泄漏。
假设我正确地处理了培训过程，我想知道如何在测试数据中报告分类结果。我的理解是，对于不平衡的数据集，您应该使用AUPRC (参见不错的解释这里)。那么，如果我解决了培训中的不平衡问题，我是否需要用AUPRC报告结果，还是使用传统的中华民国？
谢谢你提前帮忙。
浏览 0提问于2022-08-17得票数 0
1回答
乱砍滥伐后少数民族阶层的过度适应
python、random-forest、pandas、class-imbalance、hyperparameter
我用SMOTE做了一个预测模型，1级有1800个样本，35000+有0级样本。因此，按照标准，建立了合成样本，并对随机森林进行了训练。
然而，当我测试我的模型时，我现在作为1级得到了大部分的结果。我只是试着在训练场上测试一下，这就是我得到的：
无击打
📷
和
📷
我也尝试过超参数优化，但这不起作用
谢谢
PS:在pandas中使用UnbalancedDataset库的SMOTE实现
浏览 0提问于2016-05-09得票数 7
回答已采纳
3回答
什么时候我们应该认为数据集不平衡？
classification、dataset、sampling、class-imbalance
我所面临的情况是，数据集中的正负示例的数量是不平衡的。
我的问题是，有什么经验法则告诉我们什么时候应该分样本大类别，以强制在数据集中某种平衡。
示例：
如果正数为1,000，负数为10,000，我是应该在完整的数据集上训练我的分类器，还是应该对负数进行分样本？
同样的问题也适用于1,000个正面的例子和100,000个否定的例子。
同样的问题涉及10,000人和1,000人。
等等。
浏览 0提问于2016-05-16得票数 16
回答已采纳
2回答
不平衡数据集的定义是什么？
multiclass-classification、class-imbalance
我有数千个数据源，从类似类型的硬件中生成数据。然而，不同的来源在数据集中产生了不同的动态！
尽管这些特性是相同的，但是数据集具有非常不同的特性。
我正在研究一个多类分类问题，试图了解可以使用多少特定的模型来处理该领域。
不同数据源上的类数不同，因此需要建立不同的模型。这意味着，在最后，我有许多不同的模型要评估。类似的输入，但在输出时要预测的类数是不同的。
由于这是一个多类分类问题，所以使用了混淆矩阵和多条ROC曲线。
现在，我正试图在更多的细节中，看看在最糟糕的模型中，是什么导致了糟糕的表现。通常的原因是:1.测量不够；2.严重不平衡的数据集；3. 1和2的组合
问题是，对于多类问题(什么是不
浏览 0提问于2019-12-09得票数 3
1回答
模型由于数据不平衡而倾斜
machine-learning、data
在生活中，一些事件是罕见的，大多数情况是正常的。因此，我想知道，为了发现罕见的案例，我们是否应该使用一个不平衡的数据集，其中包含更多的历史罕见案例？
以德国信用数据为例。它包含关于20个变量的数据，以及对1000名贷款申请者来说申请人是否被视为良好或不良信用风险的分类。70%是好的。30%坏蛋
使用这个原始数据集，我假设模型将倾向于更好地识别正常情况(因为数据中有更多的正常情况)。
如果使用一个平衡的数据集，即好信用的数量等于坏信用的数量，那么最后一个模型将很好地预测“好”和“坏”。
但是，如果我们想使用机器学习来识别罕见的事件，例如在这种情况下，不良信贷客户。我们是否应该使用一个不平衡的数据
浏览 0提问于2020-11-06得票数 0
回答已采纳
1回答
不平衡的学习问题-样本外与验证
python、keras
我正在训练三个班级，其中一个占主导地位的班级约占80%，其他两个班级甚至。我能够使用欠采样/过采样技术来训练模型，以获得67%的验证准确率，这对于我的目的来说已经相当不错了。问题是这种性能只存在于平衡的验证数据上，一旦我用不平衡的数据对样本外进行测试，它似乎就偏向于甚至类预测。我也尝试过使用加权损失函数，但在样本之外也没有什么乐趣。有没有好的方法来确保验证性能的转换？我曾尝试使用auroc成功验证模型，但同样，强大的性能仅存在于平衡验证数据中。
我已经尝试过重采样的方法: SMOTE过采样和随机欠采样。
浏览 6提问于2019-07-10得票数 0
2回答
我应该重新整理数据集吗？
decision-trees、class-imbalance
我拥有的数据集是由路径名组成的一些文本数据。我正在使用TF-国防军向量器和决策树。数据集中的类严重不平衡。有几个大类的样本数超过500个，而其他一些小类的样本数少于100个。有些甚至更小(不到20)。这是实际收集的数据，因此模型在实际实现中看到次要类的可能性也很小。我现在遇到的问题是，模型大部分时间预测小班为主修班，使我的准确率一直在45%左右。如果我重新整理数据，我认为由于模型学习主修班的能力降低，准确性会更差。
因此，我想问一问，我是否应该考虑重新整理我的数据，或有人对如何提高我的模型的准确性有任何建议？任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
2回答
不平衡数据集的性能较差
svm、class-imbalance、matlab
考虑一个dataset A，它有关于二进制分类问题的训练示例。由于数据集高度不平衡，我使用了支持向量机，并应用了加权方法( MATLAB)。我把权重与每堂课的数据频率成反比。这是在训练中完成的。我使用了10倍交叉验证进行培训。经过培训，我得到了A上的混淆矩阵：
80025 1
0 140
其中，第一行用于多数类，第二行用于少数类。只有一个假阳性(FP)，所有的少数类样本都被正确分类，真阳性(TP) = 140。
问题:我再次使用更多的数据点进行训练。然后，我在一个新的未见测试数据集B上运行经过训练的模型，这是在培训期间从未见过的。这是在B上测试的混淆矩阵。
50075 0
100 0
可以看出
浏览 0提问于2018-12-12得票数 1
3回答
基于libSVM的支持向量机数据不平衡
machine-learning、svm、libsvm
当我使用由75%的“真”标签和25%的“假”标签组成的不平衡数据集时，我应该如何在libSVM中设置我的伽马和成本参数？由于数据不平衡，所有预测的标签都设置在“True”上，我得到了一个持续的错误。
如果问题不是关于libSVM，而是关于我的数据集，我应该如何从理论机器学习的角度来处理这种不平衡？*我使用的特性数量在4-10之间，而且我有一小部分250个数据点。
浏览 3提问于2013-09-30得票数 7
回答已采纳
3回答
随机森林分类器- KFold CV调很深的树->过配？
machine-learning、random-forest、cross-validation、class-imbalance
我正在对python中的随机森林进行调优，并想知道我的模型是否/为什么过于合适。数据集描述如下：
1700例阳性病例/ 54000例总病例~ 3.2% (不平衡)
50个数字特征，~450标签/热编码特征(后数据缩减)
10 hold使用85%的数据，15%用于最终测试
分类度量= AUC或F1 (由于数据不平衡)
我得到的结果倾向于建议使用非常深的树，即深度18，不限制每次分割的样本数=2(默认)。在这种情况下，列车AUC为99.9%，最大测试AUC为84%。在树的最大深度上，我的分数几乎是单调增加的。考虑到结果和树有多深-我怀疑这个模型太合适了？如果是这样的话，为什么我不观察到在深度和mi
浏览 0提问于2018-06-19得票数 3
3回答
我刚刚使用DMwR包中包含的Smote在我的数据集中进行了过采样。
我的数据集由两个类组成。最初的分布是12比62。因此，我对过采样进行了编码：
newData <- SMOTE(Score ~ ., data, k=3, perc.over = 400,perc.under=150)
现在，分布是60对72。
然而，当我显示'newData‘数据集时，我发现SMOTE是如何进行过采样的，并且有一些样本是重复的。
例如，样本号24显示为24.1、24.2和24.3。
这是正确的吗？这直接影响到分类，因为分类器将学习包含测试中出现的数据的模型，因此这在分类中是不合法的。
编辑:我想
浏览 5提问于2014-06-08得票数 2
2回答
使用Keras的不平衡数据集
python、machine-learning、neural-network、keras
我正在用python和Keras库构建一个分类ANN。我使用的训练神经网络的不平衡数据集与3个不同的类。第一班的流行率是第二班和第三班的7.5倍。作为补救，我采纳了的建议，并将我的班级权重设置如下：
class_weight = {0 : 1,
1 : 6.5,
2: 7.5}
然而，的问题是：人工神经网络以相同的速度预测这三个类！
这是没有用的，因为数据集是不平衡的，预测结果，因为每个有33%的机会是不准确的。
这里的问题是：如何处理不平衡的数据集，这样人工神经网络就不会每次预测第1类，而是使人工神经网络不能以相同的概率预测类？
浏览 2提问于2018-01-31得票数 5
1回答
朴素的贝叶斯有偏见吗？
machine-learning、nlp、text-classification、naivebayes
我有一个用例，在这个用例中，需要将文本分为三个类别之一。我从朴素的贝叶斯Apache OpenNLP开始，但我被告知该算法是有偏见的，这意味着如果我的训练数据有60%的数据为classA，30%为classB，10%为classC，则该算法倾向于偏向classA，从而预测其他类文本为ClassA。
如果这是真的，是否有办法解决这个问题？
我遇到过其他算法，比如SVM分类器或logistic回归(最大熵模型)，但我不确定哪一种更适合我的用例。请给我建议。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 1
回答已采纳
2回答
不超过(/under)采样不平衡的数据集会引起问题吗？
classification、class-imbalance、imbalanced-data
我阅读了很多关于如何专门为不平衡的数据集使用不同的度量(例如，存在两个类，但80%的数据是一个类)，以及如何处理不平衡数据集的问题。
一个技巧是过采样，因此获取更多(甚至重复一些)属于未充分表示的类的数据。我尝试过这一点，并取得了更好的结果(在我的模型能够很容易地预测每件事情的单个类，达到80%的准确性lol之前)。
然而，我在想，这个模型与现实生活中的数据相吻合吗？数据科学/机器学习的“规律”之一是，您的培训数据必须具有与您打算使用模型的真实数据相同/相似的属性。但是，通过过度抽样，我创建了一个数据集，其中一个类占50%，另一个类占50%，而“自然”、现实生活中有80%是一个类，另一个类占2
浏览 0提问于2021-04-29得票数 5
回答已采纳
1回答
如何处理生物数据集中的不平衡类？
classification、supervised-learning、class-imbalance
当处理不平衡的阶级，哪个更好，
过抽样/过抽样的类别或
从训练数据集中随机选取相同数目的正样本和负样本，结合训练样本，将不平衡分类问题转化为多个平衡数据分类问题。
他们中的一个比另一个有优势吗？如果是，是哪一个？我要求的是一个广义的观点。如果您有一个不平衡的数据集，您会选择哪个选项，1还是2？
浏览 0提问于2018-07-20得票数 0
回答已采纳
4回答
不平衡数据集分类的训练、测试分割
python、classification、training
我有一个做二进制分类的模型。
我的数据集是高度不平衡的，所以我认为在训练模型之前，我应该用不适当的抽样来平衡它。因此，平衡数据集，然后随机分割它。这条路对吗？还是应该平衡测试和训练数据集？
我只试着平衡整个数据集，我获得了80%的训练精度，但是在测试集上，我得到了30%的准确率。这看起来不对？
但我也不认为我应该平衡测试集，因为它可以被认为是偏见。
怎样才是正确的方法？
谢谢
更新:我有40万个样本，10%是1s，90%是0。我无法获得更多的数据。我试着保存整个数据集，但我不知道如何将其分割成训练集和测试集。在列车和测试数据集中是否需要相同的分布？
浏览 0提问于2018-06-08得票数 20
回答已采纳
4回答
不平衡类:星火MLLib中ML算法的class_weight
machine-learning、apache-spark、class-imbalance、weighted-data
在python学习中，有多种算法(例如回归、随机森林.等)具有处理不平衡数据的class_weight参数的。
但是，对于MLLib算法，我没有找到这样的参数。是否有为某些class_weight算法实现MLLib的计划？或者，在MLLib中是否有处理不平衡数据的方法？或者我们实际上必须处理MLLib中所有的上/下采样？
谢谢!
浏览 0提问于2016-12-07得票数 8
3回答
对于分类问题，对数据集进行分割的正确步骤是什么？
python、machine-learning、lstm、train-test-split
我是机器学习和深度学习的新手。我想在训练前澄清我对train_test_split的疑虑。
我有一个大小为(302, 100, 5)的数据集，
(207,100,5)属于class 0
(95,100,5)属于class 1.
我想使用LSTM执行分类(从，序列数据)
由于这些类没有相同的分布集，我如何分割用于培训的数据集？
选项1：考虑整个数据[(302,100, 5) - both classes (0 & 1)]，对其进行洗牌，train_test_split，进行培训。
选项2 :将两个类数据集平分[(95,100,5) - class 0 & (95,100,5) -
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
