开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用加权类处理GradientBoostingClassifier中的不平衡数据？

Requests to the ChatCompletions_Create Operation under Azure OpenAI API version 2024-02-15-preview have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 1 second. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit.

相关搜索:GBTClassifier如何处理二进制分类的不平衡数据？h2o中的不平衡数据 R中的加权二部图聚类使用bokeh的加权数据的直方图使用Keras深度学习的不平衡数据集使用Typescript处理Express类中的错误在多类分类的情况下，如何处理不平衡的类在机器学习中处理不平衡数据？处理不平衡的时间序列数据复制训练示例以处理pandas数据帧中的类不平衡

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

一文助你解决数据不平衡的疑惑

导语：这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问

08

使用一个特别设计的损失来处理类别不均衡的数据集

本文是谷歌对CVPR ' 19上发表的一篇文章的综述，文章的标题是Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples。它为最常用的损耗(softmax-cross-entropy、focal loss等)提出了一个针对每个类别的重新加权方案，能够快速提高精度，特别是在处理高度类不平衡的数据时。

02

使用一个特别设计的损失来处理类别不均衡的数据集

本文是谷歌对CVPR ' 19上发表的一篇文章的综述，文章的标题是Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples。它为最常用的损耗(softmax-cross-entropy、focal loss等)提出了一个针对每个类别的重新加权方案，能够快速提高精度，特别是在处理高度类不平衡的数据时。

01

面对高度不均衡数据如何提高精度？这篇文章有妙招

本文是对 CVPR 2019 论文「Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples」的一篇点评，全文如下：

03

CVPR2019 | 面对高度不均衡数据如何提高精度？这篇文章有妙招

本文是对 CVPR 2019 论文「Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples」的一篇点评。

04

【机器学习】如何解决数据不平衡问题

在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。

05

非平衡数据集 focal loss 多类分类

焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器，哪怕前景和背景之间比例为1：1000（译者注：facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题）。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下，应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。

03

机器学习中如何处理不平衡数据？

假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！

02

机器学习中如何处理不平衡数据？

准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。

02

基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载

02

处理非平衡数据的七个技巧

摘要：本文介绍了在入侵检测、实时出价等数据集非常不平衡的领域应用的数据处理技术。关键字：平衡数据，数据准备，数据科学原文：7 Techniques to Handle Imbalanced Data http://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html 作者：Ye Wu & Rick Radewagen, IE Business School. 译者：王安阳介绍在例如银行欺诈检测、市场实时出价、网络

02

【机器学习】不平衡数据下的机器学习方法简介

机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一，前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富，然而在工业界的应用中我们可以看到，应用场景千千万万，数据千千万万但是我们的模型却依然是那些，在机器学习的应用中对数据的处理与分析往往扮演着比模型更加重要的角色，本文针对机器学习应用数据处理的一个方面即“不平衡数据”下的机器学习方法进行了简单介绍。引言不管是在学术界还是工业界，不平衡学习已经吸引了越来越多的关注，不平衡数据的场景也出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往

08

[深度学习技巧]·数据类别不平衡问题处理

如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。

05

深度检查：通过深度神经网络进行配电杆零件研究

作者：Liangchen Liu,Teng Zhang,Kun Zhao,Arnold Wiliem,Kieren Astin-Walmsley,Brian Lovell

04

用收缩损失(Shrinkage Loss)进行深度回归跟踪

看过冰与火的你应该很熟悉这句，有兴趣的可以去好好观赏一番。但是今天我和大家说的是目标跟踪的内容，如果在这部美剧使用了目标跟踪的技术，又是另一个结局。言归正传，我们还是回到真正的目标跟踪技术。

05

极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

01

极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述，终于有人讲全了！

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

07

用收缩损失(Shrinkage Loss)进行深度回归跟踪

看过冰与火的你应该很熟悉这句，有兴趣的可以去好好观赏一番。但是今天我和大家说的是目标跟踪的内容，如果在这部美剧使用了目标跟踪的技术，又是另一个结局。言归正传，我们还是回到真正的目标跟踪技术。

03

极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

03

特征工程之数据预处理（下）

上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。

01

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭