我们希望为模型准备或分析的数据是完美的。但是数据可能有缺失的值、异常值和复杂的数据类型。我们需要做一些预处理来解决这些问题。但是有时我们在分类任务中会遇到不平衡的数据。因为在我们的生活中，数据不可能是平衡的，这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。
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。
https://github.com/ZhiningLiu1998/awesome-imbalanced-learning
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：小象 在银行欺诈检测、实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集
现有的 GNN 默认节点 samples 的类别满足 balance 的条件，但是在现实世界中可能存在 class imbalance 的情况。如果直接训练 GNN model 可能存在依赖偏好导致模型性能欠佳，基于此本文提出了 GraphSMOTE ，GraphSMOTE 构造了一个嵌入空间来编码节点之间的相似性，基于此生成 new samples。此外，同时训练一个edge generator 来对关系信息进行建模提供给 new samples，该框架具备良好的可扩展性。
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100 (5%)人，那么疾病发生与不发生为 1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。
文：Rick Radewagen 译：李萌 在银行欺诈检测，市场实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢？ 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
本文目录 01遗传算法定义 02生物学术语 03问题导入 04大体实现 05具体细节 06代码实现 字数 6739 字 阅读 预计阅读时间20分钟 01 什么是遗传算法？ 1.1 遗传算法的科学定义
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
一：介绍 我们知道SIFT算法通常通过对每个关键点生成128个特征向量作为描述子、SURF算法通常对关键点生成最少64个特征向量作为描述子。但是对于图像来说创建上千或者上万个这样的描述子内存开销比较大，运行速度受到严重影响。特别对嵌入式设备与一定设备来说，内存限制尤为明显，而且匹配的时候计算也比较耗时。 但是实际上这些特征数据OpenCV在匹配的时候并没有完全利用上，而是通过PCA、LDA等方法对它进行压缩，或者是LSH(局部敏感哈希)方法把这些特征描述子压缩从浮点数转换为二进制字符串，然后通过汉
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。
来源：Deephub Imba 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文介绍了不平衡数据集的建模技巧和策略。 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。 不平衡数据集的主要问题之一是模型可能会偏向多数类，从而导致预测少数类的性能不佳。这是因为模型经过训练以最小化错误率，并且当多数类被过度代表时，模型倾向于更频繁地预测多数类。这会导致更高的准确率得分，但少数类别
在 Java中，使用算术运算符 + - * / 表示加、减、乘、除运算。整数的求余操作（有时称为取模）用 % 表示。
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。如果没有这样做，你可能会在用例的上下文中为一个没有意义的度量
除了随机过采样，SMOTE及其变体之外，还有许多方法可以对不平衡数据进行过采样。 在使用scikit-learn的make_classification默认设置生成的分类数据集中，使用交叉操作生成的样本在最相关的指标上胜过SMOTE和随机过采样。
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。
📷 ^异或运算符 其运算法则是对运算符两侧数的每一个二进制位，同值取0，异值取1。 异或运算最常见于多项式除法，不过它最重要的性质还是自反性：A ^ B ^ B = A， 与运算 用1与叫做保留，用0与叫做消除。 注： 当0~1之间的浮点实数用二进制来表示使 采用 乘2挪整的方法（见例题三） 当 十进制整数转二进制 是 除2取余法 例如：把15化为二进制的数 15÷2=7余1 7÷2=3余1 3÷2=1余1 1÷2
IEEE-754浮点数表示法是一种二进制表示法，可以精确地表示分数。如：1/2、1/8和1/1024等。
二进制数表示方式为0b或者0B开头。例如：0b10110010，0B11001001 八进制数表述方式为0o或者0O开头。例如：0o632765，0O223174 十六进制数表述方式为0x或者0X开头。例如：0xff，0X3A，0xAC，0Xb7
SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以 Nitesh V. Chawla(2002) 的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器(贝叶斯和决策树)上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。
1、欠采样，减少数量较多那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 2、过采样，增加数量较少那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 3、不处理样本，样本分类阈值移动。
符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的，但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动，负指数把小数点向左移动。
一、数据类型介绍： （1）数据表由多个字段组成，每一个字段都指定了自己的数据类型，指定了数据类型后，也就决定了向字段插入数据的内容； （2）不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式，以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算； （3）数值数据类型：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL （4）日期/时间数据：YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP （5）字符串数据类型：CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型： （1）数值类数据类型主要用来存储数字，不同的数值类型提供不同的取值范围，可以存储的值范围越大，需要的存储空间也越大； （2）数值型分为：整数类型，浮点数类型，定点数类型；
之前陆陆续续写了很多架构、设计、思想、组织方向的文字，突然感觉到有些厌烦。因为笔者不断看到有些程序员“高谈阔论、指点江山”之余，各种定律、原则、思想似乎都能信手拈来侃侃而谈，辩论的场合就更喜欢扯这些大旗来佐证自己的"金身"。殊不知，这些人的底座脆弱到不堪一击，那些“拿来”的东西都是空中楼阁罢了。优秀程序员区别于其他的一项重要指标，就是基础知识的底蕴足够强大。靠看靠学靠实战靠日积月累，绝无捷径。
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
本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，
第 17 章 标准库特殊设施 标签： C++Primer 学习记录 tuple 正则表达式 随机数 IO库 ---- ---- 17.1 tuple类型 当我们希望将一些数据组合成单一对象，但又不想麻烦地定义一个新数据结构来表示这些数据时，可以使用 tuple类型。与 pair类似，但 tuple可以有任意数量的成员。它的一个常见用途就是从一个函数返回多个值。 tuple的默认构造函数会对每个成员进行值初始化，也可以提供初始值。不过提供初始值的构造函数是 explicit的，因此必须使用直接初始化语
第 17 章 标准库特殊设施 标签： C++Primer 学习记录 tuple 正则表达式 随机数 IO库 ---- 第 17 章 标准库特殊设施 17.1 tuple类型 17.2 bitset类型 17.3 正则表达式 17.4 随机数 17.5 IO库再探 ---- 17.1 tuple类型 当我们希望将一些数据组合成单一对象，但又不想麻烦地定义一个新数据结构来表示这些数据时，可以使用 tuple类型。与 pair类似，但 tuple可以有任意数量的成员。它的一个常见用途就是从一个函数返回多个值。
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，拥有适当平衡的数据并不常见。因此，人们提出了各种方案来解决这个问题，以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如，imbalanced-learn 这个python库，它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。
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！
数字用的次数是否多主要是看需求，如果是做自动化运维平台开发，比如做一个自动监控的系统，那么你肯定需要收集一定量的数据，然后再对这些数据做一定的处理，那么这时候，你就一定需要用得上数字的。当然，我这里所说的要不要用数字，指的是，你是否需要对你的数据做一定的处理。
本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。
自增自减命令 自增自减命令只能作用于整数，如果对不存在的键或者保存了空串的键执行自增/自减操作，那么会将这个键的值当作0处理，如果对无法解释为整数或者浮点数的字符串值性自增/自减操作，把额会返回一个错误。
优化问题概述 遗传算法简介模型引入:函数寻优问题形象理解数学原理/实现过程一些概念编制袋鼠的染色体----基因的编码方式二进制编码法浮点数编码只编码主要特征物竞天择－－适应性评分与及选择函数物竞――适应度函数（fitness function）天择――选择函数（selection）轮盘赌（Roulette Wheel Selection）选择法——选择繁衍的袋鼠遗传变异――基因重组（交叉）与基因突变基因重组/交叉(recombination/crossover)二进制编码浮点数编码基因突变(Mutation)二进制编码浮点数编码遗传算法案例代码求解完整代码
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
最近在学习非关系型数据库redis，来总结一下redis常用的指令吧，比较简单，就当做自己敲打一遍加深一下印象吧。
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之前做二分类预测的时候，遇到了正负样本比例严重不平衡的情况，甚至有些比例达到了50:1，如果直接在此基础上做预测，对于样本量较小的类的召回率会极低，这类不平衡数据该如何处理呢？
其实我们在训练模型的过程，都会经常进行数据采样，为了就是让我们的模型可以更好的去学习数据的特征，从而让效果更佳。但这是比较浅层的理解，更本质上，数据采样就是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布从而模拟一个随机事件。另一说法就是用少量的样本点去近似一个总体分布，并刻画总体分布中的不确定性。
本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：
计算机中使用八位的块，或者说是「字节」，作为最小的寻址单元。你可以将整个存储器视作一个超大的「字节数组」，每个字节都有一个唯一的数字编号，这个编号就是所谓的地址，通过这个地址，我们可以唯一的确定一块数据。但是我们代码中定义的各种数值又是如何转换为二进制串存储在这些「字节」里面的呢？为什么两个整数相加之后的结果会变成负数？
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（可惜本人太懒了，现在才开始写），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！
基本类型和引用类型 Java中的数据类型有两类： l 基本类型（又叫内置数据类型，或理解为值类型） l 引用类型 基本类型和引用类型的区别 1. 从概念方面来说 基本类型：变量名指向具体的数值 引用类
00.1 该库工具类汇总 工具类 功能说明 EventBusService bus事件通知工具类，实现了订阅者模式。用于组件之间通信 CalculateUtils 计算文本的宽，高 ColorUtils 主要是将RGB/ARGB转化为16进制字符串颜色或者Color DateFormats 常见中文，英文的日期时间转化的格式。包含绝大多数的日期格式 DateUtils 日期工具类，获取日期时间，各种时间之间的转换操作 EncryptUtils 加解密工具类，主要是md5加密，base
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