如何在线性分类器中应用类权重进行二分类？
在线性分类器中应用类权重进行二分类的方法是通过调整样本的权重来平衡不同类别之间的重要性。在训练线性分类器时，可以根据类别的不平衡程度为每个样本分配一个权重，使得少数类别的样本在训练过程中具有更大的影响力。
具体步骤如下：
- 数据准备：首先，需要准备好用于训练的数据集，包括特征和标签。确保数据集中的类别不平衡，即某一类别的样本数量明显少于其他类别。
- 样本权重分配：根据类别的不平衡程度，为每个样本分配一个权重。通常情况下，少数类别的样本权重会设置得较高，以增加其在训练过程中的影响力。权重可以根据样本所属类别进行设置，也可以根据类别的比例进行动态调整。
- 线性分类器训练：使用带有样本权重的训练数据，对线性分类器进行训练。常见的线性分类器包括逻辑回归、支持向量机等。在训练过程中，样本权重会影响模型的更新和参数调整，使得模型更加关注少数类别的样本。
- 模型评估：训练完成后，使用测试数据对训练好的线性分类器进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。通过使用样本权重进行训练，可以提高模型对少数类别的分类性能。
在线性分类器中应用类权重进行二分类的优势在于能够解决类别不平衡问题，提高对少数类别的分类准确性。这对于许多实际应用场景非常重要，例如欺诈检测、罕见疾病诊断等。
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3回答
我所面临的情况是，数据集中的正负示例的数量是不平衡的。
我的问题是，有什么经验法则告诉我们什么时候应该分样本大类别，以强制在数据集中某种平衡。
示例：
如果正数为1,000，负数为10,000，我是应该在完整的数据集上训练我的分类器，还是应该对负数进行分样本？
同样的问题也适用于1,000个正面的例子和100,000个否定的例子。
同样的问题涉及10,000人和1,000人。
等等。
浏览 0提问于2016-05-16得票数 16
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2回答
我试着训练一个分类器来完成多类分类任务。但是，数据集非常不平衡。在大约160个独特的标签中，大约有一半是这样的，只有10个或更少的样本对应于每一个稀有标签。大约有20个标签恰好出现一次。因此，数据集包含了几个类，这些类很好地表示，并且有非常长的和瘦削的稀有标签尾。
数据集中大约有50个特征(包括数字特征和分类特征)和大约20000个样本。
我简要地查看了这个python库：https://imbalanced-learn.org/stable/index.html，但是我还没有得到好的结果。可能是我没有正确地使用它。
从SMOTE或其他处理不平衡数据集的方法中，我可以实际地期望得到什么样的提升
浏览 0提问于2022-01-16得票数 0
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5回答
我有一个数据集，有4519个样本标记为"1"，18921个样本标记为"0“，在二进制分类练习中。我很清楚，在分类算法的训练阶段(在这种情况下，是随机森林)，应该平衡0/1样本的数量，以防止算法偏向大多数类。
但是，测试数据集是否也应该是平衡的？
换句话说，如果用"0“类的1000个随机样本和"1”类的1000个随机样本来训练我的模型，我应该用剩下的3519个"1“类样本来测试这个模型吗？
不平衡的测试数据集对精确性、召回性和总体准确性指标有什么影响？
谢谢
浏览 0提问于2018-11-29得票数 8
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3回答
我正在使用python中的BERT执行多类文本分类。用于重新培训我的模型的数据集非常不平衡。现在，我非常清楚的是，班级不平衡导致了一个糟糕的模式，在模型培训之前，我们应该平衡低采样、过抽样等所设置的培训。
然而，培训集的分布应与生产数据的分布相似，这也是事实。
现在，如果我肯定在生产环境中扔给我的数据也会不平衡，即要分类的样本可能属于一个或多个类别，与其他类别相比，我是否应该平衡我的训练集？
或
我是否应该保留培训集，因为我知道培训集的分布类似于我将在生产中遇到的数据的分布？
请给我一些想法，或提供一些博客或论文来理解这个问题。
浏览 5提问于2022-07-14得票数 2
2回答
考虑一个dataset A，它有关于二进制分类问题的训练示例。由于数据集高度不平衡，我使用了支持向量机，并应用了加权方法( MATLAB)。我把权重与每堂课的数据频率成反比。这是在使用命令进行培训时完成的。
fitcsvm(trainA, trainTarg , ...
'KernelFunction', 'RBF', 'KernelScale', 'auto', ...
'BoxConstraint', C,'Weight',weightTrain
浏览 0提问于2018-12-12得票数 2
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2回答
如何正确训练扩展数据集
、、、
我训练了我的分类器，在每幅图片上混合了几个类，例如A。分类器能够(几乎)正确地分割图像上的这些类。
现在我得到了更多显示G类图片的数据，为了最小化我的工作，我只在图像上标记了G类，而其他的则没有显示出来(无效)。
我的训练有两个问题：
如果在我的第一个数据集中没有G类的例子(因为它可能是A的子类)，我如何正确地训练它？建议的解决方案:我可以将我的新数据添加到旧的数据中，但是当有G类图像时，我必须告诉CNN，因为我必须以某种方式改变CNN的误差测量。但是怎么做呢？
如果G包含在我的第一个数据集中(假设G是“警车”，而B是“汽车”，但是有些图像显示了警车)，那么在这种情况下，我该如何训练呢？
浏览 0提问于2017-02-14得票数 1
1回答
我目前正面临一个机器学习问题，我已经到了需要一些帮助才能继续工作的地步。
我有各种时间序列的位置(x，y，z)数据跟踪传感器。我开发了更多的功能。例如，我对整个3D空间进行了栅格化，并计算了每个时间步骤的cell_x、cell_y和cell_z。时间序列本身具有可变的长度。
我的目标是建立一个模型，用标签0或1 (基于过去和未来值的二进制分类)对每个时间步骤进行分类。因此，我有很多培训时间序列，其中标签已经设置。
有一件事可能很成问题，那就是数据中很少有1's标签(例如，800个样本中只有3个用1标记)。
如果有人能在正确的方向上帮助我，那就太好了，因为有太多可能的问题：
错误的超参数
浏览 0提问于2018-05-08得票数 9
1回答
我使用Resnet和Tensorflow来训练一个有20个类的模型。
我的问题是，我有6-7个班级，有很多样本，大约有相同数量的班级，有中等数量的样本，其余的班级有很少的样本。有了这个给定的分布，我的模型有太强的趋势来预测具有较大样本的类别而不是较小的样本。我试图通过减少大班级的样本数量来平衡我的班级，这有助于在预测期间给小班级留出一席之地，但现在我已经到了一个点，我无法提高我的模型超过90%的准确率，我觉得在大班级中削减样本会丢失很多有价值的信息。
所以，在我去买更多的样本之前，我想知道是否有一种方法来处理不平衡的类，该模型的逻辑变得非常好，可以识别较大的类是否存在(因为它有太多的样本，所以
浏览 3提问于2020-01-04得票数 1
1回答
我是一个深入学习的新手，并致力于为使用Caffe的图像创建一个车辆分类器，并有一个3部分的问题：
在组织CNN培训课程方面有什么最佳做法吗？即每一类别的类别数目和样本数目？例如，我这样做会更好吗？
- (a) Vehicles - Car-Sedans/Car-Hatchback/Car-SUV/Truck-18-wheeler/.... (note this could mean several thousand classes), or
- (b) have a higher level model that classifies between car/tru
浏览 1提问于2015-10-06得票数 4
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2回答
多分类模型中的抽样大小是否重要？
、、、、
我正在研究一个多类分类模型，其中很少有类与其他类相比拥有更少的数据。我使用随机抽样技术从人口中创建一个样本，使每个类别的比例与人口的比例相等。例如，A类在总体中有400条记录，B类在总体中有100条记录，然后在进行随机抽样时，我正在创建一个样本，其中A类和B类的记录比例为4:1。我观察到的趋势是通过改变某一类的样本大小(保持类间比例不变)，导致模型性能(准确性、精确性、召回性)发生变化。
无论样本大小如何，我需要应用什么技术才能使我的模型稳定？
浏览 0提问于2019-11-27得票数 3
阳性率为4%。类权重方法不会像我在训练时平衡数据一样工作，通过对阳性类样本进行缩放，实时(或在测试数据中)，预期分布会很低。如何为这类情况选择一个好的决策边界。
浏览 0提问于2016-02-26得票数 4
4回答
我有一个做二进制分类的模型。
我的数据集是高度不平衡的，所以我认为在训练模型之前，我应该用不适当的抽样来平衡它。因此，平衡数据集，然后随机分割它。这条路对吗？还是应该平衡测试和训练数据集？
我只试着平衡整个数据集，我获得了80%的训练精度，但是在测试集上，我得到了30%的准确率。这看起来不对？
但我也不认为我应该平衡测试集，因为它可以被认为是偏见。
怎样才是正确的方法？
谢谢
更新:我有40万个样本，10%是1s，90%是0。我无法获得更多的数据。我试着保存整个数据集，但我不知道如何将其分割成训练集和测试集。在列车和测试数据集中是否需要相同的分布？
浏览 0提问于2018-06-08得票数 20
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我正在尝试拟合二进制分类的模型，并预测属于这些类别的值的概率。
我的第一个问题是我无法解释结果。我有一个训练集，其中labels=0和labels=1 (不是-1 and +1)。
我运行模型：
vw train.vw -f model.vw --link=logistic
接下来：
vw test.vw -t -i model.vw -p pred.txt
然后我有一个包含以下值的文件pred.txt：
0.5 0.5111 0.5002 0.5093 0.5
我不明白0.5是什么意思？pred.txt中的所有值都约为0.5。我写了脚本，并从结果0.5中扣除。我得到了这样的台词：
0
浏览 0提问于2015-09-14得票数 2
2回答
我有数千个数据源，从类似类型的硬件中生成数据。然而，不同的来源在数据集中产生了不同的动态！
尽管这些特性是相同的，但是数据集具有非常不同的特性。
我正在研究一个多类分类问题，试图了解可以使用多少特定的模型来处理该领域。
不同数据源上的类数不同，因此需要建立不同的模型。这意味着，在最后，我有许多不同的模型要评估。类似的输入，但在输出时要预测的类数是不同的。
由于这是一个多类分类问题，所以使用了混淆矩阵和多条ROC曲线。
现在，我正试图在更多的细节中，看看在最糟糕的模型中，是什么导致了糟糕的表现。通常的原因是:1.测量不够；2.严重不平衡的数据集；3. 1和2的组合
问题是，对于多类问题(什么是不
浏览 0提问于2019-12-09得票数 3
2回答
我有一个不平衡的数据集，其中200000个描述是0类，大约10000个是1类。然而，在我的训练数据集中，我有相等数量的“正”和“负”样本，每个样本大约8,000个。因此，现在我对如何正确使用分类器的"class_weight“选项感到困惑。似乎只有当训练数据中的“正”和“负”样本的数量与整个数据集中的数量相同时，它才有效。在这种情况下，它将是8,000个“正”和160000个“负”，这是不现实的。减少“阳性”样本的数量似乎也不是一个好主意。还是我错了？
浏览 2提问于2017-12-06得票数 2
我正在建立一个二进制分类模型，使用GB分类器对不平衡数据进行分类，事件率为0.11%，样本大小为350000条记录(分为70%的训练和30%的测试)。
我已经成功地使用GridsearchCV对超参数进行了调优，并确定了我的最终评估模型。
结果如下：
列车数据-
[244741 2]
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 244743
1 0.92 0.09 0.16 25
浏览 0提问于2022-07-29得票数 3
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我想做图像分类。在我的数据集中，尽管图像特征是这种分类(颜色、形状等)的强大组成部分，但是如果不解释图像中的文本，那么中的某些类别的图像将很难被区分。
我不认为VertexAI/AutoML将使用预先训练的模型来促进分类，如果在某些情况下，唯一的区别是文本。我知道Google Vision/OCR有能力进行这样的提取。但是是否有一种方法来进行图像分类(VertexAI/AutoML)，使用Google提取作为一种额外的图像特征
目前，我的项目使用了3种模型(没有google云)：
模型1:使用图像特征对图像进行分类
模型2:只使用OCR + regex (相同类别)对图像进行分类
浏览 8提问于2022-01-07得票数 2
1回答
我的训练数据有非常不平衡的{0:872525,1:3335}和100个特性。我使用xgboost建立分类模型，并采用bayessian优化方法在范围{learning rate:(0.001,0.1), min_split_loss:(0.10), max_depth:(3,70), min_child_weight:(1:20), max_delta_step:(1,20), subsample:(0:1), colsample_bytree:(0.5,1), lambda:(0,10), alpha:(0,10), scale_pos_weight:(1,262), n_estimator
浏览 0提问于2021-02-27得票数 0
2回答
考虑一个dataset A，它有关于二进制分类问题的训练示例。由于数据集高度不平衡，我使用了支持向量机，并应用了加权方法( MATLAB)。我把权重与每堂课的数据频率成反比。这是在训练中完成的。我使用了10倍交叉验证进行培训。经过培训，我得到了A上的混淆矩阵：
80025 1
0 140
其中，第一行用于多数类，第二行用于少数类。只有一个假阳性(FP)，所有的少数类样本都被正确分类，真阳性(TP) = 140。
问题:我再次使用更多的数据点进行训练。然后，我在一个新的未见测试数据集B上运行经过训练的模型，这是在培训期间从未见过的。这是在B上测试的混淆矩阵。
50075 0
100 0
可以看出
浏览 0提问于2018-12-12得票数 1
1回答
我正在尝试构建一个分类器，如果一个文档是一个关于体育的文档，它就会进行分类。我有足够的体育文档样本来训练分类器，但是我无法想象我会如何样本“非体育文档”类别，因为可以有任何东西--书籍、新闻文章、简历、发票等等。如何处理这个问题？
我已经尝试过用我的运动文档样本训练一个类别的支持向量机分类器，但是结果证明它的准确率很差--大约6%。
我也读过有关PU的学习，你认为这是方法吗？还有其他选择吗？
谢谢。
浏览 0提问于2020-01-31得票数 3
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