笔者邀请您，先思考： 1 信用评分如何结果过拟合问题？ 2 信用评分如何处理不平衡数据集？...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。 ?...通过按比例选择所有“坏”病例和“好”病例的随机样本，例如分别选择35％/ 65％，创建一个平衡的训练视图。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。...使用通常的建模步骤选择最好的一组预测变量： 候选变量的选择 精细的分类 使用最佳分箱进行粗分类 证据权重或虚拟变换 逐步逻辑回归模型 如果不是在步骤1中创建的，则将完整的不平衡数据集划分为训练和测试分区...如果存在足够数量的“不良”情况，而不是使用不平衡数据方法，则可以应用标准建模方法，并使用ROC曲线对结果模型进行测试。
如果我们有高度不平衡的类，并且在预处理期间没有解决它，我们可以选择使用class_weight参数来对类加权，确保我们拥有每个类的平衡组合。...model = clf.fit(X_std, y) 逻辑回归 尽管其名称中存在“回归”，但逻辑回归实际上是广泛使用的二分类器（即，目标向量只有两个值）。...提供了许多用于训练逻辑回归的技术，称为求解器。...这是变得更加突出的，正则化惩罚的效果。 OVR 逻辑回归 逻辑回归本身只是二分类器，这意味着它们无法处理具有两个类别以上的目标向量。 但是，逻辑回归有一些聪明的扩展来实现它。...在 One-VS-Rest（OVR）逻辑回归中，针对每个类别训练单独的模型，预测观测是否是该类（因此使其成为二分类问题）。 它假定每个分类问题（例如是不是类 0）是独立的。
---- 新智元报道 来源：Reddit 编辑：大明 【新智元导读】对于已经投入生产流程的二元分类器，应该如何解决数据不平衡的问题？这时无法增补数据，无法重新训练，应该如何处理？...问题是： 假设现在有一个二元分类器（逻辑回归，神经网络等），应该如何处理在生产流程中产生的不平衡的数据集？ 一个看似简单的面试基础问题，为何难倒一大片人？ 我必须承认，我不知道怎么回答。...•如果对数据进行了加工，那么面临的情况可能是，训练数据的分布和生产数据的分布是完全不同的，因此训练出的模型不能很好地完成预测（至少我认为，在测试阶段和生产阶段的数据分布不同，会导致灾难性的后果。...还有一些跟进问题和一些思路提示，比如： 如果情况确实如此，即数据集不平衡，而且你是在将二元分类器加入生产环节，并且使用了一段时间之后，经测试才发现预测效果不好，你会怎么做？...它只适用于逻辑回归，不适合任何其他二元分类器。那么试试其他分类器怎么样？（在数据不平衡的情况下，逻辑回归是不是唯一合适的算法？）
于是，可以使用极大似然估计的方法（maximum likelihood estimation, MLE）来计算出 ? 和 ? 两个参数 对于给定的训练数据集 ?...注: 逻辑回归的损失函数“对数似然函数(的相反数)”，在模型GBDT分类情况下也会用到，又叫作“交叉熵”（cross-entropy，描述两组不同概率数据分布的相似程度，越小越相似）。...类别不平衡（class-imbanlance）就是指分类问题中不同类别的训练样本相差悬殊的情况，常见的做法有三种： 在训练样本较多的类别中进行“欠采样”（under-sampling / down-sampling...前两种方法都关注于对于数据样本进行均衡，而第三种方法则是关注于对预测结果进行均衡，称为“阈值移动” (threshold-moving)。 以逻辑回归应用在二分类问题为例，当我们在用 ?...对新样本进行预测的时候，事实上是在用预测出的 ? 值与阈值进行比较，对于逻辑回归而言，因为联系函数的分段点在 ? 的位置，即在几率大于 1 时判定为正例，反之为反例。（式3.46） ?
这句话包含了五点，接下来一一介绍： 逻辑回归的假设 逻辑回归的损失函数 逻辑回归的求解方法 逻辑回归的目的 逻辑回归如何分类 二....逻辑回归在训练的过程当中，如果有很多的特征高度相关或者说有一个特征重复了100遍，会造成怎样的影响 先说结论，如果在损失函数最终收敛的情况下，其实就算有很多特征高度相关也不会影响分类器的效果。...为什么我们还是会在训练的过程当中将高度相关的特征去掉 去掉高度相关的特征会让模型的可解释性更好 可以大大提高训练的速度。...如果模型当中有很多特征高度相关的话，就算损失函数本身收敛了，但实际上参数是没有收敛的，这样会拉低训练的速度。其次是特征多了，本身就会增大训练的时间。 十....逻辑回归可以很方便的得到最后的分类结果，因为输出的是每个样本的概率分数，我们可以很容易的对这些概率分数进行cut off，也就是划分阈值(大于某个阈值的是一类，小于某个阈值的是一类)。
我们只是平衡训练数据，我们的测试数据保持不变（原始分布）。这意味着我们在将数据分为训练和测试之后再应用重采样方法。 我们将分析旅行保险数据以应用我们的重采样方法，数据如下。 ? 我们有一个二分类问题。...在重采样方法之前，我们对数据应用了Logistic回归。查看精度，召回率和f1得分均为0，因为该模型无法学习。该模型预测所有记录都为0，这对多数类有利。它为我们提供了一个始终返回多数类的预测模型。...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RandomUnderSampler，得分提高了9.37％。 这些重采样方法的常见用法是将它们组合在管道中。...在进行Logistic回归后， 经过管道的测试得分提高了11.83％。 总结 我们应该注意，我们仅将这些方法应用于训练数据。我们只是平衡训练数据，我们的测试数据保持不变（原始分布）。
总结上述的问题，我们可以看到DIR相比与传统的不平衡分类具有全新的难点与挑战。那么，我们应该如何进行深度不平衡回归呢？...此外，我们还使用了紫色，黄色，和粉红色，分别显示了具有不同数据密度的区域。 有趣的是，我们发现 anchor age 和其临近的区间的 特征统计量是高度相似的。...我们构建了NYUD2-DIR数据集来进行不平衡回归的评估。...对于baseline方法，由于文献中只有很少的不平衡回归的方法，除了之前的使用合成样本进行不平衡回归的工作[15][16]外，我们也提出了一系列不平衡回归的baseline，包含了不同种类的学习方法（例如...实验分析之 为啥FDS能work：我们进一步来对提出的方法做一些进一步的分析。首先是对FDS分析它是如何影响网络的训练过程的。
在本文中，我想分享一些常见错误（不能做的），并留一些最佳实践方法（应该做的）在未来一篇文章中介绍。 1. 想当然地使用缺省损失函数 许多实践者使用缺省损失函数(如，均方误差)训练和挑选最好的模型。...此外，欺诈检测数据集通常含有高度不平衡的标签。在这些情况下，偏置损失函数能够支持罕见情况（如，通过上、下采样）。...2．非线性情况下使用简单线性模型 当构建一个二元分类器时，很多实践者会立即跳转到逻辑回归，因为它很简单。但是，很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型，预测变量间的非线性交互需要手动编码。...然而，当数据样本数远远少于特征数（n<<p）—业界常见情况如医学数据—时,高维特征空间意味着更高的数据过拟合风险。事实上，当样本数远小于特征数时，应该彻底避免使用高方差模型。...5．尚未标准化就进行L1/L2/等正则化 使用L1或L2去惩罚大系数是一种正则化线性或逻辑回归模型的常见方式。然而，很多实践者并没有意识到进行正则化之前标准化特征的重要性。
作者：布奇·昆托（Butch Quinto） 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） 有监督学习 有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。...在响应标记很少的情况下，半监督学习结合有监督和无监督学习技术进行预测。在半监督学习中，利用未标记数据对标记数据进行扩充以提高模型准确率。...精度和召回率是评估用例不平衡数据的训练模型的较好指标。 精度 精度定义为真阳性数除以真阳性数加上假阳性数的和。精度表明当模型的预测为阳性时，模型正确的概率。...例如，如果k=3，k-fold交叉验证将生成3对训练和测试数据集（每一对仅用作一次测试数据集），其中每一对使用2/3作为训练数据，1/3用于测试。...机器学习中，如何优化数据性你的 AI 算法模型安全吗？来 AI 安全测试基准平台测试 点个“在看”，宠我一下
这里多分类问题的转化有三种拆分策略，分别是一对一、一对其余和多对多。通过多分类拆分策略，我们可以使用逻辑回归来进行多分类问题的预测。...但是这种方法我们一般不用，因为多分类问题我们可以使用随机森林、朴素贝叶斯、神经网络这些更好的算法进行预测。 问题2：逻辑回归是二分类算法，那它究竟是如何进行分类的？...sigmoid函数的图像如下： ? 0x02 再会逻辑回归 问题1：逻辑回归进行分类时的阈值是一定的吗？可不可以人为地进行调整呢？ 回答：不一定。可以通过人为地进行修改的。...但是作为一个分类器，它对正负样本的分类就显得很不友好了。 2、逻辑回归本身无法筛选特征，如果特征高度相关，会拉低训练的速度。而特征数量过多的时候，则会造成过拟合现象。...2、逻辑回归中是如何区别正例跟反例的呢？ 3、如何衡量逻辑回归的模型效果？ 4、手推逻辑回归~
现在流行的旋转检测方法通常使用五个参数（中心点坐标xy，宽度，高度和旋转角度）来描述旋转的边界框，并将l1损失描述为损失函数。...在本文中，我们认为上述整合可能会导致训练不稳定性和性能退化，这是由于角度固有的周期性以及相关的宽度和高度突然交换所导致的损失不连续性。...因此，在本文精炼的单级检测器中使用两种形式的锚框进行组合，即在第一阶段使用水平锚框以提高速度和产生更多候选框。然后在精炼阶段去使用旋转锚框以适应目标密集场景。...在单阶段旋转目标检测任务中，对预测边界框进行连续的精炼可以提高回归精度，因此特征精炼是必要的。应该注意的是，FRM也可以在其他单级检测器如SSD中使用。...该框架使用了一种新提出的名为“块打孔”的权重剪枝方案，来对模型进行有效的压缩。
我们将使用一个数据集的例子，它有yes和no标签，用于训练逻辑回归模型。这个用例可以是任何分类问题-垃圾邮件检测、癌症预测、损耗率预测、活动目标预测等。我们将在本文需要时参考特殊用例。...把数据集分成两部分：训练和测试。保留测试数据集，并使用训练数据集训练模型。一旦模型准备好预测，我们就尝试在测试数据集上进行预测。...（100次观察） FN（假阴性）：在测试数据集中，该列的实际标签为“是”，但我们的逻辑回归模型预测为“否”。...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。...但是有一些用例，其中的区别不是很清楚，作为开发人员，我们希望同时重视召回和精确性。在这种情况下，还可以使用另一个度量标准-F1分数。它依赖于精确性和召回率。
通常不需要此参数，但是当类极度不平衡时，它可能有助于逻辑回归。将其设置为1-10的值可能有助于控制更新。...Kaggle竞赛一般设置sum(negative instances) / sum(positive instances)，在类别高度不平衡的情况下，将参数设置大于0，可以加快收敛。...reg:logistic,逻辑回归 reg:pseudohubererror,使用伪Huber损失进行回归，这是绝对损失的两倍可微选择。...binary:logistic,二元分类的逻辑回归，输出概率。 binary:logitraw：用于二进制分类的逻辑回归，逻辑转换之前的输出得分。 binary:hinge：二进制分类的铰链损失。...reg:gamma：使用对数链接进行伽马回归。输出是伽马分布的平均值。 reg:tweedie：使用对数链接进行Tweedie回归。
数据下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1hrG8Yn6 密码：pzgn XGBoost的特性及使用 XGBoost特性 正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤...一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。 nthread[默认值为最大可能的线程数] 这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。...这个值也是用来避免过拟合的。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。 需要使用CV函数来进行调优。 典型值：3-10 max_leaf_nodes 树上最大的节点或叶子的数量。...但是当各类别的样本十分不平衡时，它对逻辑回归是很有帮助的。 这个参数一般用不到，但是你可以挖掘出来它更多的用处。 subsample[默认1] 和GBM中的subsample参数一模一样。...最常用的值有： binary:logistic 二分类的逻辑回归，返回预测的概率(不是类别)。 multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别(不是概率)。
中将 YOLOv3 用于对象检测 如何使用 Keras 训练对象检测模型 如何使用测试时间扩充做出更好的预测 在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图...混合专家集成的温和介绍 如何用 Python 开发多输出回归模型 多模型机器学习入门 Python 中的多元自适应回归样条（MARS） 多类分类的一对一和一对剩余 如何在机器学习中使用折外预测 如何用...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 不平衡分类的成本敏感学习 不平衡分类的成本敏感逻辑回归 如何为不平衡分类开发成本敏感的神经网络...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...最大似然估计线性回归的简单介绍 使用最大似然估计的逻辑回归入门 马尔可夫链蒙特卡罗的温和介绍 机器学习最大后验概率的温和介绍 蒙特卡罗采样的温和介绍 使用 AIC、BIC 和 MDL 的概率模型选择
训练数据规模在文献中也称样本复杂度，本文将对如下内容进行介绍： 针对线性回归和计算机视觉任务，给出基于经验确定训练数据规模的限制； 讨论如何确定样本大小，以获得更好的假设检验结果。...基于经验确定训练集规模的限制 首先，我们依据使用的模型类型，探讨一些广泛使用的经验性方法： 回归分析：依据统计学中的“十分之一”经验法则（one-in-ten rule），每个预测器都需要使用 10 个实例训练...在该文中，作者通过预测器中变量的个数、总样本量，以及正样本量与总样本量的比值，对训练数据规模进行了估计。...根据问题的不同，参数会有所不同，可以通过非线性回归或加权非线性回归对参数进行估计。 增大训练集是应对不平衡数据集的最好方式？...之后，该文章分别使用较大的非平衡训练集和不平衡学习包（imbalanced-learn, 基于Python scikit-learn）对模型进行了训练，并使用准确率和召回率对训练效果进行了分别的度量。
可能比R2更好的指标有哪些，为什么？ 答：拟合良好，是由该回归/总方差解释的那部分方差；你添加的预测变量越多，R^2越大；因而使用因自由度调整的R ^ 2；或着训练误差指标。 3.什么是维度灾难？...这非常糟糕，因为在训练样本的边缘附近做出预测要更加困难； 随着维度 p的增加，采样密度呈指数下降，因此在没有更多的数据量的情况下，该数据会变得更加稀疏；我们应该进行PCA分析以降低维度。...由拟合简单的模型（多元回归，逻辑回归）开始，相应地选取一些特征，然后尝试一些复杂的模型。...如果较大错误造成的后果很严重，使用MSEMSE相当于最大化高斯随机变量的可能性。 5.你会什么误差指标来评估二分类器的好坏？如果类别不平衡怎么办？如果超过2组怎么办？ 准确性：你正确预测的情况的比例。...3.仅使用一枚色子，你如何生成一个1-7内随机数？ 丢三次色子：每一次丢的都是结果的第n位 每次丢色子时，如果值为1-3，则记录0，否则记录1。
下图显示了MS-COCO数据集中对象的相对宽度、高度和面积； ?...1、回归损失的不均衡 目标检测的回归损失主要有两类：第一类是基于Lp-norm-based（例如L1，L2）的损失函数，第二个是基于IoU的损失函数。上表显示了广泛使用的回归损失函数的比较。...优化目标不均衡及解决方法 目标不平衡是指在训练过程中最小化的目标（损失）函数。通过定义，目标检测需要多任务丢失，以便同时解决分类和回归任务。...（iii）任务的难度可能不同，这会影响学习任务的速度，从而阻碍训练过程。 解决方法：最常见的解决方案是任务权重，它通过一个额外的超参数作为权重因子来平衡损失项。使用验证集选择超参数。...另一个例子是GIoU loss，它在[-1,1]范围内，与交叉熵损失一起使用。作者将GIoU loss的权重因子设为10，并利用正则化方法来平衡这种幅度差异，保证训练的均衡性。
本项目中，使用多种不平衡数据处理方法以及各种分类器，如决策树，逻辑回归，k近邻，随机森林和多层感知器的分类机器。...SMOTETomek 使用 SMOTE 进行过采样，然后使用 Tomek Links 进行欠采样。 不平衡数据集处理方法选择 控制变量法选择合适的处理方法。...从AUC结果看，使用混合采样算法SMOTEENN对数据集处理，并使用决策树模型对结果进行预测，将会得到最佳预测效果。其AUC=0.979。...，其次是RENN重采样策略 随机下采样，CNN及NearMiss等采样策略效果并不明显 逻辑回归模型对于所有的采样策略均不敏感 写在最后 本例采用的来自Balochistan的6000名学生不平衡数据集...本例使用清洗后的数据集，以探索数据变量的分布特征开篇，重点介绍了数据不平衡处理的各种方法，以及演示如何通过交叉验证方法选择合适的数据不平衡处理以及选择合适的机器学习分类模型。
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