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如何从射线照相图像中处理CheXpert数据的不平衡数据集分类问题

从射线照相图像中处理CheXpert数据的不平衡数据集分类问题可以采取以下步骤：

数据预处理：首先，对于不平衡的数据集，可以采用欠采样或过采样的方法来平衡数据。欠采样是随机删除一些多数类别的样本，而过采样是复制或生成一些少数类别的样本。此外，还可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、缩放等来扩充数据集。
特征提取：从射线照相图像中提取有用的特征可以帮助改善分类性能。可以使用传统的特征提取方法，如SIFT、HOG等，也可以使用深度学习模型进行端到端的特征学习。
模型选择与训练：选择适合该问题的分类模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。根据数据集的大小和复杂性，选择合适的模型进行训练。可以使用交叉验证等技术来评估模型的性能，并进行超参数调优。
模型评估与优化：使用评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1值等）来评估模型的性能。根据评估结果，对模型进行优化，如调整模型结构、增加正则化项、调整学习率等。
部署与应用：将训练好的模型部署到生产环境中，可以使用云计算平台提供的服务器运维和部署服务来快速部署模型。在实际应用中，可以将该模型应用于射线照相图像的分类问题，如肺部疾病的诊断等。

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基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss

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研究者提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案首先将多尺度的上下文特征注入到一阶段检测器的预测层中，以增强其进行多尺度检测的判别能力。其次，级联精炼方案通过细化anchors和丰富的特征以改善分类和回归来解决类不平衡问题。对于MS COCO测试上的320×320输入，新的检测器在单尺度推理的情况下以33.2的COCO AP达到了最先进的一阶段检测精度，操作是在一个Titan XP GPU上以21毫秒运行的。对于MS COCO测试上的512×512输入，与最佳的单阶段结果相比，就COCO AP而言，新方法获得了一个明显的增加（增加了1.6%）。

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方法总结：教你处理机器学习中不平衡类问题

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极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

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极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述，终于有人讲全了！

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

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【机器学习】如何解决数据不平衡问题

在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。

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极端类别不平衡数据下的分类问题研究综述 | 硬货

不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。

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独家 | 一文教你如何处理不平衡数据集（附代码）

本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。

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一文教你如何处理不平衡数据集（附代码）

分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。

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使用 CNN 进行图像分类

图像分类顾名思义就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。 1，单标签分类：总体来说，对于单标签的图像分类问题，它可以分为跨物种语义级别的图像分类(cifar10)，子类细粒度图像分类(Caltech-UCSD Birds-200-2011)，以及实例级图像分类(人脸识别)三大类别。

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GIT：斯坦福大学提出应对复杂变换的不变性提升方法 | ICLR 2022

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干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理

在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？工程师 George Seif 认为，可以通过权重平衡法和采样法来解决这个问题。

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干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理

AI 科技评论按：在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？工程师 George Seif 认为，可以通过权重平衡法和采样法来解决这个问题。下面是他的观点，雷锋网 AI 科技评论整理。

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基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss

每天给你送来NLP技术干货！ ---- 干货作者：Sik-Ho Tsang 来自：炼丹笔记本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。在本文中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。使用每个类的有效样本数量来重新为每个类的Loss分配权重，效果优于RetinaNet中的Focal Loss。 1. 类别平衡问题两个类，分别来自长尾数据集的头部和尾部(iNatur

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学习| 如何处理不平衡数据集

分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的一个常见问题是不平衡类问题。

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探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理

XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。

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用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法

在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往，我会尽量精简地叙述，在文

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CVPR2020 oral | 解决目标检测长尾问题简单方法：Balanced Group Softmax

论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Overcoming_Classifier_Imbalance_for_Long-Tail_Object_Detection_With_Balanced_Group_CVPR_2020_paper.pdf

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图像分割2020总结：结构，损失函数，数据集和框架

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机器学习中的数据不平衡解决方案大全

在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。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。 1.1.

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视觉分类任务中处理不平衡问题的loss比较

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程公众号：datayx 在计算机视觉（CV）任务里常常会碰到类别不平衡的问题，例如： 1. 图片分类任务，有的类别图片多，有的类别图片少 2. 检测任务。现在的检测方法如SSD和RCNN系列，都使用anchor机制。训练时正负anchor的比例很悬殊. 3. 分割任务，背景像素数量通常远大于前景像素。从实质上来讲，它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。再者，除了类不平衡问题，还有easy sam

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