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。...Balance Scale数据集 此教程中，我们将使用一个名为Balance Scale Data的合成数据集，你可以从UCI机器学习存储库中下载。...许多机器学习算法的设计是为了在默认情况下最大化总体的精确性。...虽然准确性也在急剧下降，但作为一个性能指标，它现在更有意义了。 2．下采样多数类 为了防止它的信号在学习算法中占主导地位，下采样会随机地从多数类中去除观察结果。...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。
这种技术可能会导致过度拟合，因为模型是在少数类的重复示例上训练的。 SMOTE是一种更高级的技术，它创建少数类的合成示例，而不是复制现有示例。这种技术有助于在不引入重复项的情况下平衡数据集。...准确性并不总是最好的指标，因为在处理不平衡的数据集时它可能会产生误导。相反，使用 AUC-ROC等指标可以更好地指示模型性能。...重采样技术、成本敏感学习、使用适当的性能指标和集成方法是一些技巧和策略，可以帮助处理不平衡的数据集并提高机器学习模型的性能。...选择正确的指标 在处理不平衡数据集时，选择正确的指标来评估模型的性能非常重要。传统指标，如准确性、精确度和召回率，可能不适用于不平衡的数据集，因为它们没有考虑数据中类别的分布。...总结 在这篇文章中，我们讨论了处理不平衡数据集和提高机器学习模型性能的各种技巧和策略。不平衡的数据集可能是机器学习中的一个常见问题，并可能导致在预测少数类时表现不佳。
我在机器学习中看到的一个常见错误是没有对度量标准给予足够的关注。Scikit-learn 将精度用作默认度量。但一旦你有了一个不平衡的数据，准确度是一个可怕的指标。你真的应该考虑使用其他指标。...我们不会改变默认的度量标准，因为准确性被广泛使用，而且有如此清楚的解释。但是，在机器学习中，查看其他度量并为你的用例考虑是否使用它们是最常见的问题。 ? 什么是管道？...如果它不准确，还有什么其他指标更适合机器学习？ 在 Scikit-learn 中，每个 ML 模型都封装在一个称为「估计器」的简单 python 类中。...你觉得这些在 ML 领域成长的玩家怎么样？这种现象是竞争的反应吗？ Andreas Muller：我认为在大多数情况下，多元化是好的。...如果你在很多数据集上尝试它，但它对你没有帮助，那么它就是没有帮助。很难说为什么梯度增强效果很好。我想大多数人都相信梯度增强效果很好，但我不认为有人能正确解释为什么梯度增强比支持向量机更有效。
1.2 准确度 准确率是最直接的分类指标，衡量正确预测的比例。虽然准确率易于理解和计算，但在类别不平衡的情况下，可能会产生误导。在这种情况下，考虑其他指标是至关重要的。...概括：在误报的代价特别大的情况下，精确度就显得尤为关键了。易于理解和沟通。但它就是不涉及那些被模型错过的正类，即假阴性的数量。适用于不平衡数据。...但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度） 召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...适用于不平衡数据。然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...在评估和比较多个模型的表现时，AUC尤其有价值，但为了深入掌握每个模型在各个方面的优劣，最好还是将它与其他性能指标一并参考。 概括：评估各种分类阈值的模型性能。适用于不平衡的数据集。
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。...在我们想要检测少数类的情况下，我们通常更关心的是召回率而不是精确度，就像在检测的场景下，错过一个positive的实例的成本通常高于错误地标记一个negative的实例。...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。...▌代价敏感学习 ---- ---- 在常规学习中，我们平等对待所有错误类别，因为没有针对少数类的奖励机制，所以这会导致不平衡的分类问题。...然而因为这些实例仍然是从现有的数据点创建的，所以这并不完全有效（数据集仍然不平衡）。 ? ▌异常检测 ---- ---- 在更极端的情况下，在异常检测的背景下考虑分类可能会更好。
1.3 机器学习有啥？ ? 1.4 机器学习怎么用？ ? 第2章 机器学习的相关概念 2.1 数据集 一组数据的集合被称作数据集，用于模型训练的数据集叫训练集，用于测试的数据集叫测试集。...一个数据集包含多条数据，一条数据包含多个属性。 ? 2.2 泛化能力 是指机器学习通过训练集进行模型的训练之后对未知的输入的准确判断能力。...2.6 学习 学习就是根据业务数据构建模型的过程。 机器学习分为有监督学习和无监督学习，有监督学习是指训练集中有明确的标记，如下数据集：各种特征的西瓜是不是好瓜，有明确的标记。...原因二：在类不平衡的情况下，如正样本 90 个，负样本 10 个，直接把所有样本分类为正样本，得到识别率为 90%。但这显然是没有意义的。...为了更好地理解 ROC 曲线，我们使用具体的实例来说明： 如在医学诊断中，判断有病的样本。那么尽量把有病的揪出来是主要任务，也就是第一个指标 TPR，要越高越好。
因此，此项目的研究重点是哪种重采样方法在这一领域的表现最好 解决方案 任务/目标 对CMS大型数据集进行大量数据处理并应用重采样方法，利用生成的新数据集进行机器学习模型训练，观察预测效果 数据处理 首先...评价指标 本项目中选择使用两个不同的评估指标（ROC Curve & AUC,，F1-score）来帮助我们更好地分析模型的性能。比较不同的性能分数可以帮助我们找到更好的模型。...值得注意的是, 在具体选择模型的时候，需要结合具体所研究的数据特征进行选择模型; 例如,没有smote采样的模型由于训练的样本不平衡, 在测试集上的准确率较高但是在训练集上的AUC较少, 容易发生误判,...如果将模型拟合到训练数据集上，则将隐式地最小化误差。拟合模型为训练数据集提供了良好的预测。然后，您可以在测试数据集上测试模型。如果模型在测试数据集上也预测良好，则您将更有信心。...在高维参数空间中，由于点变得更稀疏，因此在相同的迭代中，网格搜索的性能会下降。同样常见的是，超参数之一对于找到最佳超参数并不重要，在这种情况下，网格搜索浪费了很多迭代，而随机搜索却没有浪费任何迭代。
这些模型可以在学习相互作用的端到端学习过程中提取化合物和蛋白质的特征表示。使用机器学习（ML）技术的基于结构无关方法的性能常常受到训练数据质量的影响，这些数据来自于CPI数据库中已知的相互作用。...在许多情况下，公共数据库中缺乏经验证的非活性（负面）样本，这导致了可用CPI数据中的类别不平衡。这种不足导致了ML模型在域外样本上的表现不佳，并在CPI预测中由多数类引起的过度估计。...如果对于某个数据样本，满足ϕ 那么该样本被认为是一个伪负样本。在这里，ϕ ∈ [0, 0.5) 是一个阈值参数。第三步，将伪标记的负样本被添加到标记数据中。...在这里采用了PR-AUC分数作为主要指标，该指标更适用于评估在由负样本主导的不平衡数据集上的模型性能。...模型在BioPrint和Davis数据集上表现出更好的性能，其PR-AUC分数分别为0.4344和0.5792，比基线模型分别提高了28.7%和17.5%（图2）。
研究者通常基于模型在基准数据集上的一个或一组性能指标进行评估，虽然这样可以快速进行比较，但如果这些指标不能充分涵盖所有性能特征，就可能带来模型性能反映不充分的风险。...第二和第三常见的指标是「精度（Precision）」、「相关实例在检索到的实例中的占比」和「F 值」（即精度和召回率的加权平均值）。...「area under the curve」是用来衡量准确率的标准，可以根据其绘制的内容分成不同的类别：如果绘制的是精度和召回率，就是 PR-AUC；如果绘制的是召回率和假阳性率，就是 ROC-AUC。...但有一点是没有疑问的：当前用于评估 AI 基准任务的大多数指标都可能存在无法充分反映分类器性能的问题，尤其是在和不平衡数据集一起使用的时候。...越来越多的学者在呼吁，应该将重点放在人工智能的科研进展上，而不是在基准上取得更好的性能。
类标签场景可以进一步细分为平衡或不平衡数据集，这两种情况都不能/不应该基于类似的度量进行判断。有些指标更适合但不是另一个，反之亦然。类似地，概率场景有不同于类标签的模型性能度量。...让我们从这里开始讨论准确性，这是一个最适合用于平衡数据集的度量。 ? 一个平衡的数据集是1和0，是和否，正和负都由训练数据平均表示的数据集。...另一方面，如果两个类标签的比率有偏差，那么我们的模型将偏向一个类别。 假设我们有一个平衡的数据集，让我们学习什么是准确性。 ? 准确度是指测量结果接近真实值。...现在，我们了解到准确性是一个度量标准，应该只用于平衡的数据集。为什么会这样？让我们看一个例子来理解这一点。 ? 在这个例子中，这个模型是在一个不平衡的数据集上训练的，甚至测试数据集也是不平衡的。...这就是为什么如果您有一个不平衡的数据集，就不应该使用精度度量。 下一个问题是，如果您有一个不平衡的数据集，将使用什么？答案是Recall和Precision。让我们进一步了解这些。
该数据集可在UCI的机器学习库中找到。该数据集包括每位患者超过23.5秒的4097个脑电图（EEG）读数，总共500名患者。...数据处理和构建训练/验证/测试集 这里没有任何特征工程要做，因为所有特征都是脑电图读数的数值; 将数据集转储到机器学习模型中不需要任何处理。 优良作法是将预测变量和响应变量与数据集分开。...这被称为准确性悖论例如，当模型的准确性告诉有80％的准确度时，如果类不平衡，它将只反映基础类分布。...不同之处在于，随机梯度下降允许小批量学习，其中模型使用多个样本来采取单步而不是整个数据集。在数据冗余的情况下尤其有用，通常通过群集看到。因此SGD比逻辑回归快得多。...XGB实现并行处理，比GBM快得多。 模型选择和验证 下一步是在一个图表中可视化所有模型的性能; 它可以更容易地选择想要调整的那个。我选择评估模型的指标是AUC曲线。
ROC-AUC的一些重要特征是 该值的范围可以是0到1。然而，平衡数据的随机分类器的auc得分是0.5 ROC-AUC评分与分类阈值集无关。...我们的目标是看哪个模型能更好地捕捉到不平衡类分类的差异（标签1数据量少）。...从以上例子得出的推论： 如果你关心的是一个数量较少的类，并且不需要管它是正是负的，那么选择ROC-AUC分数。 你什么时候会选择F1度量而不是ROC-AUC？...例如，在大小为10K的数据集中，模型(1)预测100个真正例数据中有5个正例数据，而另一个模型(2)预测100个真正例数据中的90个正例数据。显然，在这种情况下，模型(2)比模型(1)做得更好。...因此，对于不平衡的数据集，在选择roc-auc时要小心。 你应该使用哪种度量来进行多重分类？ 我们还有三种类型的非二分类： 「多类」：具有两个以上类的分类任务。
哈喽，我是Johngo~ 拿到了一位同学，前两天面试腾讯的一个面试内容。岗位是机器学习算法岗。 然后对其中的核心内容进行了整理。 大家可以看看~ 如何处理不平衡数据集？...使用适当的评价指标 由于准确率在不平衡数据集上可能误导，可以考虑使用其他评价指标，如 F1-score、AUC-ROC、精确率（Precision）和召回率（Recall）。...在实际应用中，ROC曲线和AUC常用于比较不同分类器的性能、选择最佳的分类器、调节分类器的阈值等。 需要注意的是，当样本不平衡时，AUC仍然是一个有效的评估指标，因为AUC的计算不受样本分布的影响。...处理缺失值是数据预处理中的重要步骤之一，因为缺失值会对模型训练和预测产生不良影响。通常情况下，我们需要使用合适的方法来填充或处理缺失值，以确保数据的完整性和准确性。...在实际应用中，特征选择的方法需要根据具体的数据集和机器学习任务进行选择。有时候需要尝试多种方法来确定最佳的特征子集。
分类模型（分类器）是一种有监督的机器学习模型，其中目标变量是离散的（即类别）。评估一个机器学习模型和建立模型一样重要。...在很多情况下，它表示了一个模型的表现有多好，但在某些情况下，精度是远远不够的。例如，93%的分类精度意味着我们正确预测了100个样本中的93个。在不知道任务细节的情况下，这似乎是可以接受的。...假设我们正在创建一个模型来对不平衡的数据集执行二分类。93%的数据属于A类，而7%属于B类。 ? 我们有一个只把样本预测为A类的模型，其实我们很难称之为“模型”，因为它只能预测A类，没有任何计算推理。...混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵不是评估模型的一种数值指标，但它可以让我们对分类器的预测结果有深刻的理解。学习混淆矩阵对于理解其他分类指标如查准率和查全率是很重要的。...它测量的是被正确预测出来的负类占全部负类的比例。 ? ROC曲线与AUC（ROC curve & AUC） ROC曲线（受试者操作特性曲线）和AUC（曲线下面积）这两个指标最好用逻辑回归实例来解释。
通过简单地计算模型正确预测的实例数量与数据集中总实例数量的比例，准确率提供了一个直观的方式来衡量模型的准确性。 然而，准确率作为一个评价指标，在处理不平衡数据集时可能会显得力不从心。...综上所述，虽然准确率是一个简单易懂的评价指标，但在处理不平衡数据集时，我们需要更加谨慎地解释准确率的结果。 2. 精确度 精确度是一个重要的评价指标，它专注于衡量模型对正样本的预测准确性。...相比之下，PR-AUC通过精确性和召回率的权衡来更全面地评估模型的性能，在不平衡数据集上更能体现模型的效果。 此外，当假阳性比假阴性更受关注时，PR-AUC也是一个更合适的度量指标。...在这种情况下，我们更希望模型具有高的精确性，以减少假阳性的数量。 综上所述，PR-AUC是一种适用于不平衡数据集或关注假阳性的场景的性能度量方法。...机器学习中的模型创建和验证是一个迭代过程，可以实验几种机器学习的学习方式，并选择最适合目标应用的算法。在机器学习的学习方式中，非监督学习有利于发现数据中隐藏的模式，而无须对数据进行标记。
【作者】：xiaoyu 【介绍】：一个半路转行的数据挖掘工程师 【知乎专栏】：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 全文4268字 | 阅读需要10分钟 ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要...我在之前的面试过程中也遇到过类似的问题，我的面试经验是：一般笔试题遇到选择题基本都会考这个率，那个率，或者给一个场景让你选用哪个。面试过程中也被问过很多次，比如什么是AUC/ROC？...我们都知道机器学习要建模，但是对于模型性能的好坏（即模型的泛化能力），我们并不知道是怎样的，很可能这个模型就是一个差的模型，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测或分类。那么如何知道这个模型是好是坏呢？...虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占90%，负样本占10%，样本是严重不平衡的。...▌ROC/AUC的Python实现 Python中我们可以调用sklearn机器学习库的metrics进行ROC和AUC的实现，简单的代码实现部分如下： from sklearn import metrics
所以评估指标是面试时经常会被问到的基础问题，本文整理了10个常见的问题。 1、你能在机器学习的背景下解释精度和召回率之间的区别吗? 在机器学习模型中，精度和召回率是两个常用的评估指标。...例如，如果目标是最小化假阴性，召回率将是一个比精度更重要的指标。 数据集特征:类是平衡的还是不平衡的?数据集是大还是小? 数据质量:数据的质量如何，数据集中存在多少噪声?...3、你能介绍一下用F1 score吗? F1 score是机器学习中常用的评估指标，用于平衡精度和召回率。...使用不同的评估指标:诸如精度、召回率、F1-score和ROC曲线下面积(AUC-ROC)等指标对类别不平衡很敏感，可以更好地理解模型在不平衡数据集上的性能。...混合方法:上述技术的组合可用于处理模型评估中的不平衡数据集。 总结 评估指标在机器学习中发挥着关键作用，选择正确的评估指标并适当地使用它对于确保机器学习模型及其产生的见解的质量和可靠性至关重要。
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...其中一些指标是精度，召回率，ROC曲线和F1得分。 显然，当我们选择一个指标时，我们必须牢记机器学习应用程序的最终目标。因此，我们需要了解整个决策过程才能建立一个好的模型。...目标是获得一个在FPR较低的情况下产生较高TPR（召回率）的模型。 但是，如果要使用单个数字来汇总ROC曲线，则可以计算曲线下的面积（AUC）。下面是ROC曲线及其面积的表示。 ?...重要的是要知道，当我们使用不平衡的二进制分类数据集时，F1分数比准确度更好。 无论如何，我们可以从sklean指标中导入分类报告，该报告为我们提供了F1得分以及所有指标，例如精度和召回率。 ?...结论 在分类问题中，这些是最常用于评估模型性能的指标。因此，每次必须建立分类模型时，最好使用本文中介绍的指标来评估模型的性能。
通常线下使用的是机器学习评估指标，线上使用的是业务指标，如果线下指标和线上指标不同，则可能会出现线下指标变好而线上指标变差的现象。...而precision呢，就会随着你的测试集里面的正反比例而变化哦。 另外值得注意的是，AUC的计算方法同时考虑了学习器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器做出合理的评价。...如果你经常关注数据挖掘比赛，比如kaggle，那你会发现AUC和logloss基本是最常见的模型评价指标。为什么AUC和logloss比accuracy更常用呢？...，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器做出合理的评价。...“ROC 曲线具有不随样本比例而改变的良好性质，因此能够在样本比例不平衡的情况下较好地反映出分类器的优劣。” AUC计算主要与排序有关，所以他对排序敏感，而对预测分数没那么敏感。 4.
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