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

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如何处理机器学习中类的不平衡问题

不平衡类使机器学习的“准确性”受到破坏。这在机器学习(特别是分类)中是一个非常普遍的问题，在每个类中都有一个不成比例的数据集。标准的准确性不再可靠地度量性能，这使得模型培训更加棘手。...在本教程中，我们将探讨5种处理不平衡类的有效方法。 ? 在我们开始之前的重要说明: 首先，请注意，我们不会分离出一个单独的测试集，调优超参数，或者实现交叉验证。换句话说，我们不打算遵循最佳实践。...我们仍然希望在一个不可见的测试数据集上验证模型。 3．改变你的性能指标到目前为止，我们已经研究了通过重新采样数据集来解决不平衡类的两种方法。接下来，我们将考虑使用其他性能指标来评估模型。...现在，让我们在原始不平衡的数据集上使用一个随机的森林来训练一个模型。...你可以将它们组合成一个单一的“欺诈”类，并将此问题作为二进制分类。结论与展望在本教程中，我们讨论了5个处理机器学习不平衡类的方法。

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机器学习中如何处理不平衡数据？

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。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。...这里，只要输出给定点的每个类的概率，使用哪个分类器并不重要。在我们的例子中，我们可以在数据上拟合，然后对获得的概率重新加权，根据成本误差来调整分类器。 ?...类重新加权方法：多数类按比例进行欠采样，这样可以直接在类比例中引入成本信息。...总结这篇文章的核心思想是：当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标；在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...，且我们的目标是获得最佳准确率，那么得到的分类器可能只是预测结果为多数类的朴素分类器；可以使用重采样方法，但必须仔细考虑：这不应该作为独立的解决方案使用，而是必须与问题相结合以实现特定的目标；重新处理问题本身通常是解决不平衡类问题的最佳方法

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不平衡数据的数据处理方法

在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。...对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....交通信号处理识别是输入交通信号的图片，输出交通信号。我们可以通过变换交通信号图片的角度等方法，生成新的交通信号图片，如下所示。 ? 3....算法的思想是合成新的少数类样本，合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a、b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。 ? 5.

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机器学习中如何处理不平衡数据？

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。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。...这里，只要输出给定点的每个类的概率，使用哪个分类器并不重要。在我们的例子中，我们可以在数据上拟合贝叶斯分类器，然后对获得的概率重新加权，根据成本误差来调整分类器。 ?...类重新加权方法：多数类按比例进行欠采样，这样可以直接在类比例中引入成本信息。...总结这篇文章的核心思想是：当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标；在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...，且我们的目标是获得最佳准确率，那么得到的分类器可能只是预测结果为多数类的朴素分类器；可以使用重采样方法，但必须仔细考虑：这不应该作为独立的解决方案使用，而是必须与问题相结合以实现特定的目标；重新处理问题本身通常是解决不平衡类问题的最佳方法

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方法总结：教你处理机器学习中不平衡类问题

这些情况经常发生在检测中，例如在线不良内容检测或医学数据中的疾病标记检测。现在我将讨论几种可以用来缓解不平衡的技术。其中一些技术适用于大多数分类问题，而另一些技术可能更适合特定的不平衡问题。...▌度量指标(Metrics) ---- ---- 一般来说，这个问题处理的是召回率（true positive实例被划分为positive的百分率）与精确度（被划分为positive 的实例中确实是positive...因此，比较不平衡分类问题的方法时，请考虑使用比准确性更合适的指标，如召回率，precision和AUC/ROC。在参数选择或模型选择时，换一种度量方法可能就能提高少数类检测的性能。...▌采样 ---- ---- 解决不平衡数据集的一个简单方法是使数据集平衡，要么增加样本数较少的类的实例，要么减少采样大多数类的实例。理论上讲，我们创造一个平衡的数据集时不会导致偏向某个类。...如下图所示，它有效地绘制特征空间中少数点之间的线条，并沿着这些线条进行采样。我们创建了新的实例（而不是重复使用），这使我们能够平衡我们的数据集，而不会过度拟合。

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机器学习中的类不平衡问题

类别不平衡(class-imbalance)就是值分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。不是一般性，本节假定正类样例较少，反类样例较多。...在现实的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，因此有必要了解类别不平衡性处理的基本方法。...现有技术大体有三类：第一类是直接对训练集里的反类进行“欠采样(undersampling)"，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；第二类是对训练集里的正类样例进行“过采样(oversampling...)”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；第三类则是直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将式(3)嵌入到其决策过程中，称为“阈值移动”(thresholding-moving...另一方面，欠采样法若随机丢弃反例，可能丢失一些重要信息；欠采样法的代表性算法EasyEnsemble则是利用集成学习机制，将反例划分为若干个集合供不同学习器使用，这样对每个学习器来看都进行了欠采样，但在全局来看却不会丢失重要信息

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用R处理不平衡的数据

在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。...所以建议使用平衡的分类数据集进行训练。在本文中，我们将讨论如何使用R来解决不平衡分类问题。...[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。...[模型在采样后的数据上的训练结果] 结论在本文的实验中，使用SMOTE采样方法得到的数据训练的模型性能最优。...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。

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高度不平衡的数据的处理方法

数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡...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。例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...注意：上面的描述听起来像高度不平衡的数据只能出现在二进制目标变量中，这是不正确的。名义目标变量也可能遭受高度不平衡的问题。但是，本文仅以更常见的二进制不平衡示例为例进行说明。...随机过采样和欠采样在SPSS Modeler中重新平衡数据的一个简单方法是使用Balance节点。该节点通过向少数类别分配大于1的因子来执行简单的随机过采样。...您首先从主要类别案例中随机抽样。接下来，您使用自动分类器节点从附加子集构建初步模型。之后，您需要使用它对所有主要类案例进行评分，并使用Select节点放弃那些正确分类的主要类案例。 ?

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特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据

今日锦囊特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 ?...Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据的理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章...失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些失衡样本呢？以下的内容希望对你有所帮助！ ?...到底什么是不平衡数据失衡数据发生在分类应用场景中，在分类问题中，类别之间的分布不均匀就是失衡的根本，假设有个二分类问题，target为y，那么y的取值范围为0和1，当其中一方（比如y=1）的占比远小于另一方...处理不平衡数据的理论方法在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下：从数据角度：通过应用一些欠采样or过采样技术来处理失衡样本

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解决机器学习中不平衡类的问题

大多数实际的分类问题都显示了一定程度的类不平衡，也就是当每个类不构成你的数据集的相同部分时。适当调整你的度量和方法以适应你的目标是很重要的。...这些场景通常发生在检测的环境中，比如在线的滥用内容，或者医疗数据中的疾病标记。现在，我将讨论几种可以用来解决不平衡类问题的技术。...因此，当将方法与不平衡的分类问题进行比较时，考虑使用超出准确性的度量，如召回率、精确率和AUROC。可能在参数选择或模型选择中切换你优化的度量标准，足以提供令人满意的性能检测少数类。...代价敏感学习在常规学习中，我们平等地对待所有的错误分类，这导致了分类中的不平衡问题，因为在大多数类中识别少数类没有额外的奖励（extra reward）。...成本函数矩阵样本采样解决不平衡的数据集的一种简单方法就是通过对少数类的实例进行采样，或者对大多数类的实例进行采样。

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使用遗传交叉算子进行过采样处理数据不平衡

本篇文章的目录如下介绍数据准备随机过采样和SMOTE 交叉过采样绩效指标评估结论介绍我们中的许多人都会遇到处于使用不平衡数据集的预测模型的情况。...数据集准备我们使用scikit-learn的make_classification函数来创建一个不平衡的数据集，该数据集包含两个类别中的5000个数据点（二进制分类）。...如果您不熟悉随机过采样和SMOTE，则在网上有很多资源，但是这里有个简短的回顾：随机过采样涉及从我们尝试过采样的少数类中随机选择数据点，然后将它们作为重复项再次添加回数据集。 ?...随机过采样的插图，较大的气泡代表随机选择用于过采样的数据点，它们在数据集中显示为重复项 SMOTE涉及从少数类中查看样本的最近邻居，并在该样本与从其最近邻居中随机选择的另一个样本之间插入特征值。...以上结果是由较高的查全率驱动的，并且表明过采样数据的新颖性，因为随机森林分类器可以识别特征空间中可能对应于目标1的新区域。但是，ROC AUC指标并不是在不平衡数据集中使用的最佳指标。

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如何处理机器学习中数据不平衡的分类问题

数据不平衡的分类问题机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...而极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...相对于oversample直接对少数类群中复制示例，SMOTE是根据少数类别的数据产生了新的数据，属于数据增强（data augmentation ）的一种方法。

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不平衡数据的处理方法与代码分享

印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。...失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，那么我们在机器学习（ML）中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢？如何处理这些失衡样本呢？以下的内容希望对你有所帮助！...00 Index 01 到底什么是不平衡数据 02 处理不平衡数据的理论方法 03 Python里有什么包可以处理不平衡样本 04 Python中具体如何处理失衡样本 01 到底什么是不平衡数据失衡数据发生在分类应用场景中...02 处理不平衡数据的理论方法在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下：从数据角度：通过应用一些欠采样or...04 Python中具体如何处理失衡样本为了更好滴理解，我们引入一个数据集，来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。

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机器学习中样本比例不平衡的处理方法

推荐阅读时间：5min~12min 主要内容：机器学习中样本比例不平衡的处理方法在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。...这种现象往往是由于本身数据来源决定的，如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题，但是实际获取的数据又往往是不平衡的，因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。...其原因是模型将大多数的样本都归类为样本数较多的那一类，如下所示准确率为而假如将所有的样本都归为预测为负样本，准确率会进一步上升，但是这样的模型显然是不好的，实际上，模型已经对这个不平衡的样本过拟合了...但是需要注意，当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时，这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。...对数据采样可以有针对性地改变数据中样本的比例，采样一般有两种方式：over-sampling和 under-sampling，前者是增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本，而后者是减少样本数较多的样本

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处理不平衡数据的十大Python库

数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。...X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y) 4、RandomUnderSampler RandomUnderSampler随机从多数类中移除样本...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题，可以选择最合适的方法来有效地平衡数据。

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处理不平衡数据的十大Python库

数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。...) X_resampled, y_resampled = adasyn.fit_resample(X, y) 4、RandomUnderSampler RandomUnderSampler随机从多数类中移除样本...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题，可以选择最合适的方法来有效地平衡数据。

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处理不平衡数据的过采样技术对比总结

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。...所以在倾斜数据上训练的模型往往非常倾向于数量多的类，而忽略了数量少但重要的类的模式。通过对少数类样本进行过采样，数据集被重新平衡，以反映所有结果中更平等的错误分类成本。...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。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...SMOTE 也有一些变种，例如 Borderline-SMOTE 和 ADASYN，它们在生成合成样本时考虑了样本的边界情况和密度信息，进一步改进了类别不平衡问题的处理效果。

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视觉分类任务中处理不平衡问题的loss比较

常见的解决办法介绍常见的方法有online的，也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的，也有同时处理两者的。...从更广义的角度来看，这些方法都是在计算loss时通过给样本加权重来解决不平衡与easy example的问题。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...按照这种方式转变后，多分类变成了二分类，且正负样本比例相差悬殊：9倍和99倍。实验模型一个5层的CNN，完成一个不平衡的二分类任务。...衡量方式在这种不平衡的二分类问题里，准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准. 实现细节 CE(Cross Entroy Loss) OHEM 分为以下三步： 1.

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视觉分类任务中处理不平衡问题的loss比较

常见的解决办法介绍常见的方法有online的，也有非online的；有只处理类间不平衡的，有只处理easy example的，也有同时处理两者的。...从更广义的角度来看，这些方法都是在计算loss时通过给样本加权重来解决不平衡与easy example的问题。...实验数据实验数据集 Cifar-10, Cifar-100。使用Cifar的原因没有别的，就因为穷，毕竟要像Focal Loss论文里那样跑那么多的大实验对大部分学校和企业来说是不现实的。...处理数据得到类间不平衡 将多分类任务转换成二分类： new_label = label == 1 原始Cifar-10和100里有很多类别，每类图片的数量基本一样。...衡量方式在这种不平衡的二分类问题里，准确率已经不适合用来衡量模型的好与坏了。此处使用F-Score作标准.

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使用分类权重解决数据不平衡的问题

在分类任务中，不平衡数据集是指数据集中的分类不平均的情况，会有一个或多个类比其他类多的多或者少的多。...在我们的日常生活中，不平衡的数据是非常常见的比如本篇文章将使用一个最常见的例子，信用卡欺诈检测来介绍，在我们的日常使用中欺诈的数量要远比正常使用的数量少很多，对于我们来说这就是数据不平衡的问题。...我们再看看目标，在284,807行数据中只有0.173%的行是欺诈案例，这绝对是不平衡数据的样例，这种数据的分布会使建模和预测欺诈行为变得有非常的棘手。...stratify参数，那么在处理不平衡数据时应该使用该参数，train_test_split分割后欺诈案例的比例会根据传递列的比例进行分配（具体使用方法可以查看sklearn的文档），我们的目标是为了确保我们在训练集和测试集中保持相同比例类别分布...我们需要做的是使用下面的公式建立一个字典，其中权重与数据中的类分布成比例: len(X_train) / (2 * numpy.bincount(y_train)) 将上面的公式应用到我们的数据中，我们估计正情况实际上比负情况重要

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