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不平衡的数据:过采样还是过采样？
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作为处理不平衡数据的一种策略，我选择了抽样技术。但我不知道该怎么做:低估我的多数阶级，或过度抽样代表较少的阶层。如果有人有建议？附注：我使用滑雪板上的随机森林算法。
浏览 2提问于2017-05-29得票数 1
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您好，我正在使用Weka框架来执行数据挖掘任务。我的数据集高度不平衡。Once类由1463个标签组成，其他类由104个标签组成。如果我在样本下，较高的类数变为104，变量总数将变为208。在这种情况下，最适合使用的选项是什么。 ?
浏览 81提问于2019-05-26得票数 0
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我有一个不平衡的数据集，我使用smote对少数类进行过采样，而对多数类进行欠采样。现在，我想使用模型的predict_proba检查测试AUC。2.我如何校正它(欠采样和过采样的组合！)
浏览 40提问于2019-11-22得票数 0
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根据chawla等人(2002)撰写的论文，平衡数据的最佳效果是将欠采样与平滑相结合。在weka有重采样，以减少多数阶级。在重采样的biasToUniformClass中有一个属性--是否对一个统一的类使用偏向。值0使类分布保持原样，值1确保类分布在输出
浏览 4提问于2015-01-14得票数 2
为此，我使用SMOTE表示过采样，而OSS用于过采样.但我有一个疑问，因为我正在研究多类，所以我必须把它转换成二进制分类。所以我们可以用OVA/OAA来转换它。那么，如何使用OVA/OAA同时对同一数据集进行过采样和欠采样？
浏览 0提问于2019-01-28得票数 2
我已经编写了一个简单的Python脚本，它使用sklearn.neural_network.MLPClassifier和sklearn.model_selection.GridSearchCV对二进制分类数据进行预测，每个点都被标记为0或1。我对训练数据的交叉验证得分是85-90%，但当我在测试集中运行代码时，得分低于40%。我想过的一个解决办法是，我可以尝试设置GridSearchCV来拆分数据，以便每个训练/验证集具有与
浏览 15提问于2020-05-28得票数 0
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我有一个文本数据集，在这里，我需要训练一个分类器来将标题分类。数据集形状超过575000。这里有256个目标类。问题是数据集是高度不平衡的。为了处理不平衡的数据集，对多类(比如3类)进行过采样和欠采样。但在我的例子中，有256个类。如何在这种情况下对数据集进行采样？如何以一种
浏览 0提问于2019-09-28得票数 2
我想一起使用过采样和欠采样技术我有6个类，样本数如下:类0 250000类1 48000类2 40000类3 38000类4 35000类5 7000我想使用smot来使所有类平衡且大小相等类0 40000类1 40000类2 40000类3 40000类4 40000类5 40000我知道如何对所有数据进行过采样或欠采样，但如何将它们与多类分类一起使用<
浏览 124提问于2021-08-24得票数 0
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我知道，如果您执行某种转换，并且使用fit()，那么您必须同时转换()训练集和测试集。
假设您对培训数据应用了有针对性的欠采样技术(如TomekLinks )，以使模型能够更好地识别\单独的类。问题:如果要使用该模型对测试集进行预测，是否也对测试集执行相同的欠采样技术，还是仅在培训集上使用欠<
浏览 0提问于2021-11-04得票数 1
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我有一个信用卡数据集，98%的交易是非欺诈，2%是欺诈.我的问题是：
我是否应该在分裂成训练和测试之前少采样，这会不会扰乱数据集的分布，而不是真实世界的代表？还是上述逻辑
浏览 0提问于2021-02-09得票数 2
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我有一个信用卡数据集，98%的交易是非欺诈，2%是欺诈.我的问题是：
我是否应该在分裂成训练和测试之前少采样，这会不会扰乱数据集的分布，而不是真实世界的代表？还是上述逻辑
浏览 3提问于2021-02-09得票数 2
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在数据集上应用随机过采样的时间
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然而，当该人进行过度抽样时，他会在整个数据集上进行。我知道过采样只能应用于训练数据集。weighted avg 0.86 0.75 0.78 1208
因此，我想知道我是否正确地将
浏览 0提问于2022-09-05得票数 4
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我正在处理不平衡的数据集，我试图建立一个使用MLP分类器的预测模型。不幸的是，该算法将所有观察值从测试集分类到"1“类，因此分类报告中的f1评分和回忆值为0。有人知道怎么处理吗？
浏览 0提问于2017-06-18得票数 8
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我正在使用随机森林来预测使用高度不平衡的数据集进行转换的倾向。目标变量的类平衡如下所示。0 0.0 1,021,095我训练的两个模型是使用UpSampling，然后使用欠采样。下面是我用于上采样和欠采样的代码
train_initial, test = new_data.randomSplit([0.7, 0.3], seed = 20
浏览 3提问于2018-11-22得票数 1
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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。
浏览 6提问于2019-07-10得票数 0
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我试图使用网格搜索为我的模型找到最佳参数。在进行交叉验证时，我知道必须执行Nearmise欠采样方法，在使用交叉验证之前，我是否应该将网格搜索与我的低采样数据集(无论在抽样技术下是哪种数据集)或我的整个培训数据集(整个数据集)进行匹配？
浏览 0提问于2021-02-16得票数 0
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我是机器学习的新手，目前正在从事一个数据不平衡的项目。我想用随机抽样来平衡数据。我很困惑是应该在测试列车分裂后进行欠采样，还是应该先进行欠采样，然后再进行列车测试分割？2.将X_train和y_train合并为一个数据集，进行欠采样。3.在欠采样后，进行了基于F1评分的交叉验证和模型选择，并利
浏览 1提问于2020-05-22得票数 5
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