样本分布不均的解决方法： 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。...经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本。...设置权重 对不同样本数量的类别赋予不同的权重（通常会设置为与样本量成反比） 集成方法 每次生成训练集时使用所有分类中的小样本量，同时从分类中的大样本量中随机抽取数据来与小样本量合并构成训练集，这样反复多次会得到很多训练集和训练模型...='balanced') svm_model.fit(X, y) # # EasyEnsemble 通过对原始的数据集进行随机下采样实现对数据集进行集成. # EasyEnsemble 有两个很重要的参数...:样本分布不均的解决(过采样和欠采样)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
类别不均衡的数据 当我们遇到数据不均衡的时候，我们该如何做： 忽略这个问题 对占比较大的类别进行欠采样 对占比较小的类别进行过采样 忽略这个问题 如果我们使用不均衡的数据来训练分类器，那么训练出来的分类器在预测数据的时候总会返回数据集中占比最大的数据所对应的类别作为结果...对大类样本进行欠采样 处理类别不平衡数据的最常见和最简单的策略之一是对大类样本进行欠采样。...其中一种使用的过采样方法叫做 SMOTE 方法，SMOTE 方法并不是采取简单复制样本的策略来增加少数类样本， 而是通过分析少数类样本来创建新的样本 的同时对多数类样本进行欠采样。...正如我们所看到，分别使用合适的过采样（第四张图）和欠采样（第二张图）在这个数据集上训练出来的模型差距并不是很大。...用对少数类过采样和大多数类的样本混合在一起的数据集来训练模型，然后用已经排除掉的样本做为验证集 重复 n 次交叉验证的过程，n 的值是你训练样本的个数（如果你使用留一交叉验证法的话） 关于EHG 数据、
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。...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。...我们使用简单的单点、两点和均匀交叉操作对合成数据进行过采样，并将评价结果与随机过采样进行比较。一般情况下，将过采样和欠采样结合使用会更好，但是在本演示中，我们为了说明只使用过采样。...现在，让我们准备函数以生成数据集，其中可以使用随机过采样和SMOTE对少数类（目标= 1）进行过采样。...最后一点是，我发现在将交叉过采样与SMOTE结合使用时，使用整体技术对数据进行过采样效果很好，因此尝试使用不同的技术生成综合数据也有助于创建更好的集合。
imblearn库包括一些处理不平衡数据的方法。欠采样，过采样，过采样和欠采样的组合采样器。我们可以采用相关的方法或算法并将其应用于需要处理的数据。...对于不平衡的数据集模型，f1分数是最合适的度量。因此，我们使用f1得分进行比较。 现在，我们将按顺序应用RandomOverSampler，RandomUnderSampler和组合采样的方法。 ?...进行Logistic回归后。使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。...不建议在大型数据集中仅使用其中之一，这是多数和少数类之间的重要区别。 使用流水线管道 如上所述，不建议仅将过采样或欠采样方法应用于在类之间具有显着差异的大量数据。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
降维算法 机器学习降维介绍 如何为机器学习使用离散化变换 特征工程与选择（书评） 如何为机器学习在表格数据上使用特征提取 如何对回归数据执行特征选择 如何对类别数据执行特征选择 如何对数值输入数据执行特征选择...如何在 Keras 中利用权重约束减少过拟合 如何在 Keras 中利用丢弃正则化减少过拟合 适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合...了解学习率对神经网络表现的影响 可视化梯度消失问题 使用权重正则化减少深度学习模型的过拟合 如何为深度学习神经网络开发加权平均集成 为什么训练神经网络很难 Machine Learning Mastery...）的温和介绍 CycleGAN 图像转换的温和介绍 Machine Learning Mastery 不平衡数据教程 用于不平衡分类的装袋和随机森林 如何为不平衡分类结合过采样和欠采样 用于不平衡分类的成本敏感决策树...不平衡数据集的单类分类算法 如何计算不平衡分类的准确率、召回率和 F-Measure 音素不平衡类别数据集的预测模型 如何校准不平衡分类的概率 不平衡分类概率度量的温和介绍 用于不平衡分类的随机过采样和欠采样
3.尝试对样本重抽样 欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling) - 欠抽样: 意味着删除样例 - 过抽样: 意味着复制样例(重复使用) 对大类进行欠抽样 对小类进行过抽样...或者结合上述两种方法进行抽样 一些经验法则： 考虑样本（超过1万、十万甚至更多）进行欠采样，即删除部分样本； 考虑样本（不足1为甚至更少）进行过采样，即添加部分样本的副本； 考虑尝试随机采样与非随机采样两种采样方法...； 考虑对各类别尝试不同的采样比例，不一定是1:1 考虑同时使用过采样与欠采样 4.尝试产生人工生成的样本 一种简单的方法就是随机抽样小类样本的属性（特征）来组成新的样本即属性值随机采样...你可以根据经验进行抽样，可以使用其他方式比如朴素贝叶斯方法假设各属性之间互相独立进行采样，这样便可得到更多的数据，但是无法保证属性之间的非线性关系。 当然也有系统性的算法。...比如： 将你的大类分解成多个较小的类； 使用One Class分类器（看待成异常点检测）； 对数据集进行抽样成多个数据集，使用集成方式，训练多个分类器，然后联合这些分类器进行分类； 这只是一个例子。
这篇文章是关于解释可用于处理不平衡数据集的各种技术的。 1.随机欠采样和过采样 ? 处理高度不平衡的数据集的一种被广泛采用且也许是最直接的方法称为重采样。...它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多示例（过采样）。 让我们首先创建一些不平衡数据示例。..., n_clusters_per_class=1, n_samples=100, random_state=10 )X = pd.DataFrame(X) X['target'] = y 我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样...它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。 a.使用Tomek链接进行欠采样： 它提供的此类方法之一称为Tomek链接。Tomek链接是成对的相近类别的对示例。...SMOTE进行过采样： 在SMOTE（综合少数族裔过采样技术）中，我们在已经存在的元素附近合成少数族裔的元素。
过拟合 - 发生在模型完全适合训练数据集但未能在训练数据集上进行推广 - 是一个基本问题，也是预测模型的最大威胁结果是对新的（看不见的，样本外的）数据集的预测很差。 ?...嵌套holdout验证 - 随机或分层分割成训练集，验证集和测试集。训练集训练不同的模型，在验证样本上进行相互比较，冠军模型通过对测试集的不可见数据进行验证。...作为一个经验法则，如果有大量的观测数据可用，则使用欠采样，否则，过采样是首选方法。 以下步骤概述了使用欠采样技术的开发步骤的一个简单示例。...如果存在足够数量的“不良”情况，则从不平衡训练分区得到欠采样，否则使用整个群体进行欠采样。...在训练分区上用步骤2中的逐步方法选择的模型变量训练模型 验证测试分区上的模型 集成建模是不平衡数据建模的一种选择。装袋和提升是典型的技术，用于制造更强的预测器，并克服过度拟合而不使用欠采样或过采样。
欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...此外，也有研究员从数据以及算法的结合角度来看待这类问题，提出了两者结合体的AdaOUBoost（adaptive over-sampling and undersampling boost）算法，这个算法的新颖之处在于自适应地对少数类样本进行过采样...，我们就可以实现样本的欠采样、过采样，并且可以利用pipeline的方式来实现两者的结合，十分方便，我们下一节来简单使用一下吧！...SMOTE进行过采样 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 4、如何获取最佳的采样率？...SMOTE进行过采样 过采样技术中，SMOTE被认为是最为流行的数据采样算法之一，它是基于随机过采样算法的一种改良版本，由于随机过采样只是采取了简单复制样本的策略来进行样本的扩增，这样子会导致一个比较直接的问题就是过拟合
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...过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...Random Over Sampling 随机过采样 随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...有时候甚至连 Tomek Link 都不用，直接把离得近的对全部删除，因为在进行过采样后，0 和 1 的样本量已经达到了 1：1。
欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...使用上面的包，我们就可以实现样本的欠采样、过采样，并且可以利用pipeline的方式来实现两者的结合，十分方便，我们下一节来简单使用一下吧！ ?...1、随机欠采样的实现 ? 2、使用SMOTE进行过采样 ? 3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） ? 4、如何获取最佳的采样率？ ??? 那我们开始吧！...2、使用SMOTE进行过采样 过采样技术中，SMOTE被认为是最为流行的数据采样算法之一，它是基于随机过采样算法的一种改良版本，由于随机过采样只是采取了简单复制样本的策略来进行样本的扩增，这样子会导致一个比较直接的问题就是过拟合...3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 那如果我们需要同时使用过采样以及欠采样，那该怎么做呢？其实很简单，就是使用 pipeline来实现。
问：为什么数据处理的几种采样方法都只对训练集进行操作？...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...过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。...综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，有时候甚至连 Tomek Link 都不用，直接把离得近的对全部删除，因为在进行过采样后，0
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...欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...有时候甚至连 Tomek Link 都不用，直接把离得近的对全部删除，因为在进行过采样后，0 和 1 的样本量已经达到了 1：1。...}) 不同的抽样方法对训练集进行处理 在处理前再次重申两点： 测试集不做任何处理！
算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。 数据科学是对算法的研究。...因此，每个项目都具有相同的被选择概率：2/3或通常为 k / n。 随机欠采样和过采样 ? 我们经常遇到不平衡的数据集。 处理高度不平衡的数据集的一种广泛采用的技术称为重采样。...它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多示例（过采样）。 让我们首先创建一些不平衡数据示例。..., n_clusters_per_class=1, n_samples=100, random_state=10 )X = pd.DataFrame(X) X['target'] = y 我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样...它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。 a.使用Tomek链接进行欠采样： 它提供的一种这样的方法称为Tomek Links。Tomek链接是成对的相近类别的对示例。
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。...对于典型的分类问题，有许多方法对数据集进行过采样，最常见的技术是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，合成少数类过采样技术）。...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。 BalancedBaggingClassifier https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?...这样，您就可以训练一个分类器来处理类别不平衡问题，而不必在训练前手动进行欠采样或过采样。
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。...对于典型的分类问题，有许多方法对数据集进行过采样，最常见的技术是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，合成少数类过采样技术）。...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。...这样，您就可以训练一个分类器来处理类别不平衡问题，而不必在训练前手动进行欠采样或过采样。
您可以在此处找到带有完整代码的笔记本 1-重采样（过采样和欠采样）： ? 这听起来很直观。欠采样是您从多数类中随机删除一些观测值以使数字与少数类相匹配的过程。...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： ?...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...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。...这样，您可以训练一个可以处理不平衡的分类器，而无需在训练前手动进行过采样或过采样。
笔者把看到的一些内容进行简单罗列，此处还想分享的是交叉验证对不平衡数据训练极为重要。...「异常检测」开源工具库推荐 1.2 欠采样/过采样 这个方式应该是最多被提及的，对于样本比较多的分类进行欠采样，样本比较少的进行过采样。...观点：两则的缺陷 过拟合的缺陷：过拟合风险 欠拟合的缺陷：缺失样本，偏差较大 观点：解决 过采样（或SMOTE）+强正则模型（如XGBoost）可能比较适合不平衡的数据。...第二种方法叫做BalanceCascade，利用增量训练的思想（Boosting）：先通过一次下采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的大众样本不放回，然后对这个更小的大众样本下采样产生训练集...或调整预测概率 不对数据进行过采样和欠采样，但使用现有的集成学习模型，如随机森林，输出随机森林的预测概率，调整阈值得到最终结果 ---- 2 交叉验证CV的有效性 但是如果你处于比赛阶段，如果是分类单一还可以
在这两种情况下，都必须使用特殊技术（例如欠采样，过采样，cost-sensitive代价敏感等）处理具有类不平衡问题的数据。稍后，我们将用imblearn [1]介绍欠采样和过采样以及它们的实现。...欠采样和过采样 当类别分布之间没有平衡时，就会出现类别不平衡问题，也就是说相对于一个或多个类别过多导致数据的失衡。直观上说可以通过将样本添加到少数类别或从多数类别中删除样本或两者结合来解决此问题。...这一套算法分为四类:欠采样、过采样、过/欠采样结合和集成学习方法。出于我们的目的，在这种情况下，我们将只使用欠采样和过采样扩展。 下面的示例将使用不平衡数据集。...随后，我们将使用欠采样和过采样算法，并再次评估上述指标，将未解决不平衡问题的模型训练结果与使用欠采样和过采样的结果进行比较。...如我们所见，生成的数据集存在类不平衡的问题，比率为1:10。在应用欠采样和过采样算法之前，我们将定义一个函数，该函数能够使用固定的数据集训练决策树。
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。...欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。...过采样 相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。...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。...4、组合不同的重采样数据集 成功泛化模型的最简单方法是使用更多的数据，问题是像逻辑回归或随机森林这样开箱即用的分类器，倾向于通过舍去稀有类来泛化模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
