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。...在这里可以找到一个完整代码的笔记本。 1-重采样(过采样和欠采样) ? 这听起来很直观。欠采样是一个过程，在这个过程中，您从多数类中随机删除一些观察结果，以便与少数类中的数字匹配。...在对数据集进行欠采样后，我再次绘制它，它显示了相同数量的类: ?...第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。它是生成综合数据的过程，试图从少数类的观察中随机生成属性的样本。对于典型的分类问题，有许多方法用于对数据集进行过采样。...但是，这个分类器不会平衡数据的每个子集。因此，当对不平衡数据集进行训练时，该分类器将有利于大多数类，并创建一个有偏差的模型。
您可以在此处找到带有完整代码的笔记本 1-重采样（过采样和欠采样）： ? 这听起来很直观。欠采样是您从多数类中随机删除一些观测值以使数字与少数类相匹配的过程。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...但是，此分类器不允许平衡数据的每个子集。因此，在对不平衡数据集进行训练时，该分类器将偏爱多数类并创建有偏模型。...它允许在训练集合的每个估计量之前对数据集的每个子集进行重采样。
翻译：张玲 校对：吴金迪 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。 ?...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。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...欠采样就是一个随机删除一部分多数类（数量多的类型）数据的过程，这样可以使多数类数据数量可以和少数类（数量少的类型）相匹配。...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术叫过采样，这个过程比欠采样复杂一点。它是一个生成合成数据的过程，试图学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。
今日锦囊 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 ?...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...处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度：通过应用一些欠采样or过采样技术来处理失衡样本...欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...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。
00 Index 01 到底什么是不平衡数据 02 处理不平衡数据的理论方法 03 Python里有什么包可以处理不平衡样本 04 Python中具体如何处理失衡样本 01 到底什么是不平衡数据 失衡数据发生在分类应用场景中...02 处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度： 通过应用一些欠采样or...欠采样就是对多数类进行抽样，保留少数类的全量，使得两类的数量相当，过采样就是对少数类进行多次重复采样，保留多数类的全量，使得两类的数量相当。...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。...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？
通常，它们由两类组成：多数（负）类和少数（正）类 可以找到各个领域中不同用例的不平衡数据集： 财务：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为1-2％ 广告投放：点击预测数据集也没有很高的点击率。...数学建模模拟赛题内容：运动员兴奋剂检测 那么我们如何解决这些问题呢？ 这篇文章是关于解释可用于处理不平衡数据集的各种技术的。 1.随机欠采样和过采样 ?...处理高度不平衡的数据集的一种被广泛采用且也许是最直接的方法称为重采样。它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多示例（过采样）。 让我们首先创建一些不平衡数据示例。...imbalanced-learn（imblearn）是一个Python软件包，用于解决不平衡数据集的问题。...它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。 a.使用Tomek链接进行欠采样： 它提供的此类方法之一称为Tomek链接。Tomek链接是成对的相近类别的对示例。
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。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...欠采样就是一个随机删除一部分多数类（数量多的类型）数据的过程，这样可以使多数类数据数量可以和少数类（数量少的类型）相匹配。...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术叫过采样，这个过程比欠采样复杂一点。它是一个生成合成数据的过程，试图学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。...它允许在训练集成分类器中每个子分类器之前对每个子数据集进行重采样。
从多数类中删除样本的过程称为欠采样，而将样本添加到少数类中的过程称为过采样。 随机欠采样是指多数类别的随机采样。进行该过程，直到达到少数群体的平衡为止。...进行添加过程直到相对于多数类达到平衡为止，但是，此技术可能导致训练模型过度适应少数类。 随机欠采样和随机过采样可以理解为解决类不平衡问题的基本技术。...这一套算法分为四类:欠采样、过采样、过/欠采样结合和集成学习方法。出于我们的目的，在这种情况下，我们将只使用欠采样和过采样扩展。 下面的示例将使用不平衡数据集。...随后，我们将使用欠采样和过采样算法，并再次评估上述指标，将未解决不平衡问题的模型训练结果与使用欠采样和过采样的结果进行比较。...如我们所见，生成的数据集存在类不平衡的问题，比率为1:10。在应用欠采样和过采样算法之前，我们将定义一个函数，该函数能够使用固定的数据集训练决策树。
在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。...所以建议使用平衡的分类数据集进行训练。 在本文中，我们将讨论如何使用R来解决不平衡分类问题。...使用抽样的方法来构建平衡数据集 对数据集进行探索性分析 下面让我们使用R来对数据集进行汇总并对其中的关键、显著的特征进行可视化。...[欠采样] Both Sampling 这个方法是过采样和欠采样的结合。多数类使用的是无放回的欠采样，少数类使用的是又放回的过采样。该方法可以通过指定参数method="both"实现。...在处理不平衡的数据集时，使用上面的所有采样方法在数据集中进行试验可以获得最适合数据集的采样方法。为了获得更好的结果，还可以使用一些先进的采样方法（如本文中提到的合成采样（SMOTE））进行试验。
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...主要将分为两个部分： 原理介绍 Python实战 原理介绍 与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的处理。而数据处理背后的算法原理又常是理解代码的支撑。...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...欠采样与过采样 ? ? 过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...Random Over Sampling 随机过采样 随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。
)，指的是分类问题中数据集的类别数量并不一致，有的类别特别多，但有的类别特别少，并且这是实际应用里非常常见的问题。...编写的提供了一些常用于数据集的重采样技术，它适配 scikit-learn 库，并且也是 scikit-learn-contrib 库的一部分。...，可以基于数据流程来设计不同数据集的实验，以及不同智能计算的算法（特别关注进化算法），从而接触到算法的行为。...该工具包含了很多广泛应用的不平衡学习方法，比如过采样和欠采样，损失敏感学习，算法修正以及集成学习方法。 ?...，然后在原始的类别不平衡数据集上进行微调网络 softmax 之前的最后一层输出层； 网络结构 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning
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？...第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些； 第二种方案从算法的角度出发， 考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化...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...min} 合并为新的数据集进行训练，新训练集对每个多数类样本 x_i 进行预测 若预测对则 S_{max}=S_{maj}-x_i 。...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。
Rest，简称OvR）、MvM（多对多，Many vs. Many，简称MvM）策略后产生的二分类任务扔可能出现类别不平衡现象，因此有必要了解类别不平衡性处理的基本方法。...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。...(2)随机欠采样方法 随机欠采样顾名思义即从多数类 ? 中随机选择一些样样本组成样本集 ? 。然后将样本集 ? 从 ? 中移除。新的数据集 ? 。...2.2过采样方法 (1)什么是过采样方法 对训练集里的少数类进行“过采样”（oversampling），即增加一些少数类样本使得正、反例数目接近，然后再进行学习。...缺点： 对于随机过采样，由于需要对少数类样本进行复制来扩大数据集，造成模型训练复杂度加大。
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...主要将分为两个部分： 原理介绍 Python实战 原理介绍 与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的处理。而数据处理背后的算法原理又常是理解代码的支撑。...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...欠采样与过采样 过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...Random Over Sampling 随机过采样 随机过采样并不是将原始数据集中占比少的类简单的乘个指定的倍数，而是对较少类按一定比例进行一定次数的随机抽样，然后将每次随机抽样所得到的数据集叠加。
其他 不平衡数据库 其他的资源 另外，带有?...---- 数据重采样 过采样 ROS [Code] - 随机过采样 SMOTE [Code] (2002, 9800+ 引用) ，合成少数类的过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling...广泛的实验评估涉及10种不同的过/欠采样方法。...acm_imbalanced_learning ，2016年4月27日在德克萨斯州奥斯汀市举行的ACM不平衡学习讲座的幻灯片和代码； imbalanced-algorithms ，基于python实现的算法学习不平衡的数据...； imbalanced-dataset-sampler ，一种(PyTorch)非平衡数据集采样器，用于过采样低频率类和欠采样高频率类； class_imbalance ，通过 Jupyter Notebook
imblearn是一个开源的由麻省理工学院维护的python库，它依赖scikit-learn，并为处理不平衡类的分类时提供有效的方法。 imblearn库包括一些处理不平衡数据的方法。...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。...该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。我们没有探索性的数据分析过程来更好地查看比较结果，这里我们只是做对比，而不考虑真正的比赛分数。 ?...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。 ?...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
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？...1.欠采样法 该方法主要是对大类进行处理。它会减少大类的观测数来使得数据集平衡。这一办法在数据集整体很大时较为适宜，它还可以通过降低训练样本量来减少计算时间和存储开销。...欠采样法共有两类：随机（Random）的和有信息的（Informative）。 随机欠采样法会随机删除大类的观测直至数据集平衡。有信息的欠采样法则会依照一个事先制定的准则来删去观测。...2.过采样法 这一方法针对小类进行处理。它会以重复小类的观测的方式来平衡数据。该方法也被称作升采样（Upsampling）。和欠采样类似，它也能分为随机过采样和有信息的过采样两类。...我们还可以同时采取这两类方法，只需要把参数改为method = “both”。这时，对小类样本会进行有放回的过采样而对大类样本则进行无放回的欠采样。
这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。...欠采样(Under sampling): 欠采样是一种通过保留少数类中的所有数据并减少多数类的大小来平衡不均匀数据集的技术。...优点：不会丢失来自原始培训集的信息 缺点：随机采样复制导致数据集扩大，造成模型训练复杂度增加，另外容易造成模型过拟合问题，不利于算法的泛化能力 重复复制：随机重复复制少样本数据 SMOTE：基本思想就是对少数类别样本进行分析和模拟...采样方法： 在这里插入图片描述 优缺点： 转化为一分类问题：将分类问题转变为异常检测问题 多模型集成：对两类样本选取 N 组不同比例的数据进行训练并测试，得出模型预测的准确率；然后基于各模型的准确率进行归一化处理...在部分样本极度不平衡的情况下，欠采样和过采样取得相近的效果；如果出于训练时间的考虑，选择欠采样更为合适 为了达到更好的精度，在采样的基础上对分类器的概率输出进行优化，即采用采样-阈值联合的优化方式可达到更加的分类精度
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