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。...正确的使用过采样和交叉验证 正确的在交叉验证中配合使用过拟合的方法很简单。就和我们在交叉验证中的每次循环中做特征选择一样，我们也要在每次循环中做过采样。...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。...总结 在这篇文章中，我使用了不平衡的 EHG 数据来预测是否早产，目的是讲解在使用过采样的情况下该如何恰当的进行交叉验证。关键是过采样必须是交叉验证的一部分，而不是在交叉验证之前来做过采样。...总结一下，当在交叉验证中使用过采样时，请确保执行了以下步骤从而保证训练的结果具备泛化性： 在每次交叉验证迭代过程中，验证集都不要做任何与特征选择，过采样和构建模型相关的事情 过采样少数类的样本，但不要选择已经排除掉的那些样本
对于空间信号，欠采样和过采样就是信号处理中的under-sample和over-sample。其中心思想是根据采样定理，数字信号能保存的最大频率是其采样频率的1/2。...欠采样是采样频率小于信号最大频率的2倍，会有频谱的叠加，产生混叠。 过采样是采样频率远大于信号最大频率的2倍，会增加计算量，在数字换模拟信号时，还会增加模拟噪声。...对于非空间信号，欠采样和过采样是对数据的down/sub-sample和up-sample，参考这里。其目的是调整数据量，或者做分类平衡（class balance）。...欠采样：只想用少量数据代表大量的原始数据。比如k-means里用mean代表一簇数据。Random forest也可以认为是对数据点和特征做down-sample。 过采样：生成新数据或重复采样。...观点2 过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。 拿二元分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。
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。 ?...这里我们不想使我们的数据产生问题，例如如果多数类和少数类之间存在显着差异，请仔细应用此方法，或者调整采样策略参数。 ? 我们将采样策略设置为1。...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。...我们有一个额外的选择，我们可以在流水线中同时应用过采样和欠采样方法。我们将把这两种方法与调整抽样策略结合起来。 ?
这篇指南描述了使用多种采样技术来解决这种类别不平衡问题的各种方法。本文还比较了每种技术的优缺点。...不平衡数据集面临的挑战 当今公用事业行业面临的主要挑战之一就是电力盗窃。电力盗窃是全球第三大盗窃形式。越来越多的公用事业公司倾向于使用高级的数据分析技术和机器学习算法来识别代表盗窃的消耗模式。...使用标准机器学习技术时面临的挑战 面临不平衡数据集的时候，传统的机器学习模型的评价方法不能精确地衡量模型的性能。 诸如决策树和 Logistic 回归这些标准的分类算法会偏向于数量多的类别。...让我们一起看看几个重采样（resampling）技术： 2.1.1 随机欠采样（Random Under-Sampling） 随机欠采样的目标是通过随机地消除占多数的类的样本来平衡类分布；直到多数类和少数类的实例实现平衡...为了获得更好的结果，你可以在使用诸如 Gradeint boosting 和 XGBoost 的同时也使用 SMOTE 和 MSMOTE 等合成采样技术。
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....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。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。...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。另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。...2、使用K-fold交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。
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....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。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。...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。另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。...2、使用 K-fold 交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。
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。...另外将过采样和欠采样结合起来使用也是成功的。 2、使用K-fold交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。
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，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。 然而，大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。...使平衡数据集不平衡的两种方法：欠采样和过采样。 欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量足够时使用此方法。...通过将所有样本保存在少数类中，并在多数类中随机选择相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。 相反，当数据量不足时会使用过采样，尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集。...过度取样和欠采样不足结合使用也会有很好的效果。 3.以正确的方式使用K-fold交叉验证 值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时，应适当地应用交叉验证。...4.组合不同的重采样数据集 生成通用模型的最简单方法是使用更多的数据。问题是，开箱即用的分类器，如逻辑回归或机森随林，倾向于通过丢弃稀有样例来推广。
本文含 6192 字，15 图表截屏 建议阅读 20分钟 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...所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 ? 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...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...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，...可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况，不难发现数据不平衡问题还是比较严重 from collections
本文含 6192 字，15 图表截屏 建议阅读 20分钟 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...所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...以分离算法为例，它的目标是尝试学习出一个能够分辨二者的分离器（分类器）。根据不同的数学、统计或几何假设，达成这一目标的方法很多：逻辑回归，岭回归，决策树，和各种聚类算法等。...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...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，
又该如何处理数据不平衡问题？ 在这篇文章中，作者期望回答一下三个与目标检测训练数据相关的问题： 达成最大性能增益的最小数据集是多大？ 如何处理类别不平衡问题？...过采样与欠采样是解决类别不平衡常见的两种策略。 对与训练模型进行微调变得越来越重要，这是因为：一个AI模型无法满足所有应用场景，我们需要频繁的对其微调以适配新的数据(即跨域微调)。...前面也提到：过采样与欠采样是两种常见策略。由于该数据集存在严重不平衡，因此，我们同时进行低频目标数据进行过采样与高频目标数据欠采样。 上图给出了重采样前后数据量对比。...在对模型进行更新时，有两种不同的策略： 仅使用新数据； 采用新+旧数据组合。 从上图可以看到：无论是随机采样还是重采样，组合数据均提供了更佳的结果。...6Conclusion 从上述实验中我们学到了以下三点： 用于训练的最少图像数据量在150-500； 采用过采样与欠采样补偿类别不平衡问题，但需要对重平衡的数据分布非常谨慎； 模型的更新建议在新+旧组合数据集上进行迁移学习
Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据的理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python中具体如何处理失衡样本 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...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！ ?...Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解，我们引入一个数据集，来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。...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！...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。
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！...04 Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解，我们引入一个数据集，来自于UCI机器学习存储库的营销活动数据集。...我们在完成imblearn库的安装之后，就可以开始简单的操作了（其余更加复杂的操作可以直接看官方文档），以下我会从4方面来演示如何用Python处理失衡样本，分别是： 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？...（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？
该库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。...等）以及结合欠采样和过采样的方法（如SMOTEENN、SMOTETomek等）。...组合方法：imbalanced-learn还提供了一些组合方法，如集成学习和自适应集成学习等，这些方法通过结合多个分类器的预测结果来提高整体分类性能。...机器学习算法：除了重采样技术和组合方法外，imbalanced-learn还包含了一些专门为不平衡数据集设计的机器学习算法，如Easy Ensemble classifier、Balanced Random...可扩展性：该库支持与scikit-learn和Pandas等常见的Python库集成，可以方便地与其他的机器学习算法和工具进行组合和使用。
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？...随机采样主要分为两种类型，分别为随机欠采样和随机过采样两种。...随机欠采样顾名思义即从多数类 S_{max} 中随机选择少量样本 E 再合 并原有少数类样本作为新的训练数据集，新数据集为 S_{min}+E ，随机欠采样有两种类型分别为有放回和无放回两种，无放回欠采样在对多数类某样本被采...依次迭代直到满足某一停止条件，最终的模型是多次迭代模型的组合。 核心思想：使用之前已形成的集成分类器来为下一次训练选择多类样本，然后再进行欠抽样。...代价矩阵 代价敏感学习方法 ---- 基于以上代价矩阵的分析，代价敏感学习方法主要有以下三种实现方式 从学习模型出发，着眼于对某一具体学习方法的改造，使之能适应不平衡数据下的学习，研究者们针对不同的学习模型如感知机
模型调参：调整YOLO模型的超参数和配置，以优化模型性能。包括调整网络结构、学习率、迭代次数等参数，以及使用不同的损失函数和正则化技术。...样本均衡：确保训练数据集中正负样本的平衡性，避免出现样本类别不平衡的情况。可以使用过采样或欠采样等方法来处理不平衡数据。 后处理策略：设计合适的后处理策略，对检测结果进行过滤和验证，以减少误报。...模型融合：尝试将多个不同训练结果的模型进行融合，以提高检测性能和稳定性。可以使用集成学习技术，如投票、平均等方法来融合多个模型的预测结果。...3.解决办法，采用最简单的样本均衡 3.1.样本均衡 样本均衡：确保训练数据集中正负样本的平衡性，避免出现样本类别不平衡的情况。可以使用过采样或欠采样等方法来处理不平衡数据。...过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）是处理不平衡数据的两种常用方法，它们分别通过增加少数类样本和减少多数类样本来达到平衡数据集的目的。
---- 文章目录 1 样本不平衡的解决思路 1.2 将不平衡样本当作离群点 1.2 欠采样/过采样 **观点：为什么over-sampling在这种情况下工作得不好** **观点：两则的缺陷** **...如何处理数据中的「类别不平衡」？ 1.2 将不平衡样本当作离群点 具体问题具体分析，依据不平衡的比例，如果一些问题是极其不平衡的1：100+，该任务就可以当作寻找离群点。...「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：下采样的情况下的三个解决方案 （干货｜如何解决机器学习中数据不平衡问题） 因为下采样会丢失信息，如何减少信息的损失呢？...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
这种技术使我们能够解决类不平衡问题，并利用一系列方法来增强我们模型的性能。 3. 常用方法 有几种方法可用于解决机器学习中的类不平衡问题。...欠/重采样 重采样是一种用于解决机器学习中类别不平衡的常用技术。它涉及通过从原始数据集中选择示例来创建具有不同类别分布的新版本训练数据集。...但是，重要的是要仔细考虑重采样的权衡和局限性，因为它还会在数据集中引入额外的噪声和偏差。下图提供了过采样（上）和欠采样（下）的图示。 3.2....检测和诊断类不平衡可能具有挑战性，使用适当的指标来识别它很重要。 总结 类不平衡是机器学习中的一个常见问题，当数据集中的示例分布倾斜或有偏差时，就会发生这种情况。...在这篇文章中，我们探讨了解决类不平衡的各种方法，包括重采样、修改损失函数的权重以及初始化最后一层的偏差。这些技术可以单独或组合使用。
2.解决类别不平衡问题 2.1欠采样方法 (1)什么是欠采样方法 直接对训练集中多数类样本进行“欠采样”（undersampling），即去除一些多数类中的样本使得正例、反例数目接近，然后再进行学习。...为了克服随机欠采样方法导致的信息缺失问题，又要保证算法表现出较好的不均衡数据分类性能，出现了欠采样法代表性的算法EasyEnsemble和BalanceCascade算法。...表1：代价矩阵 (2)代价敏感学习方法 基于以上代价敏感矩阵的分析，代价敏感学习方法主要有以下三种实现方式，分别是： 1).从学习模型出发，对某一具体学习方法的改造，使之能适应不平衡数据下的学习，研究者们针对不同的学习模型如感知机...ROC曲线和AUC面积理解 3.如何选择 (1)在正负样本都非常少的情况下，应该采用数据合成的方式，例如：SMOTE算法和Borderline-SMOTE算法。...总结： 本文主要介绍了分类中类别不均衡时学习中常用的算法及评价指标，算法主要从数据和模型两个层面介绍，数据层面的算法主要关于过采样和欠采样以及改进的算法，模型方面主要讲解了基于代价的敏感学习。
然而，大多数机器学习算法对于这种不平衡的数据集不能很好地工作。以下七个技巧可以帮助您训练分类器来检测异常类。 ? 使用正确的评估指标 对于使用不平衡数据生成的模型，应用不当的评估指标可能是危险的。...有两种方法可以从不平衡数据集中生成出平衡的数据集：欠抽样和过抽样。 欠抽样 欠抽样通过减少多数类（数据量占大多数的类别）的样本量来平衡数据集。当数据量足够大时可以使用此方法。...如何选用这两种方法取决于应用场合和数据集特点。欠抽样和过抽样相结合也能产生很好的结果。 正确使用K重交叉验证 值得注意的是，使用过抽样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。...只有反复重采样数据，可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合的问题。 组合不同的重样数据集 泛化模型的最简单的方法是使用更多的数据。...然后，仅使用稀有类和聚类中心作为训练数据集。 设计你自己的模型 上述的方法都聚焦在数据上，并将模型视为固定的组件。但事实上，如果模型适用于不平衡数据，就不需要重新采样数据了。
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