如何根据数据列对不规则数据集进行上采样？
根据数据列对不规则数据集进行上采样的方法有多种，以下是一种常用的方法：
- 理解不规则数据集：首先，需要对不规则数据集有一定的了解。不规则数据集指的是在某个数据列中，不同类别的样本数量存在明显的不平衡情况，即某些类别的样本数量较少，而其他类别的样本数量较多。
- 确定上采样策略：根据数据集的特点，选择适合的上采样策略。常见的上采样策略包括随机复制、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）等。
- 随机复制：这是一种简单的上采样方法，即随机复制少数类别的样本，使其数量与多数类别相当。这种方法容易导致过拟合问题，因为复制的样本可能会引入冗余信息。
- SMOTE：SMOTE是一种基于合成样本的上采样方法。它通过在少数类别样本之间进行插值，生成新的合成样本。这些合成样本位于原始样本之间的空间中，从而增加了少数类别的样本数量。
- ADASYN：ADASYN是SMOTE的改进版本，它根据每个少数类别样本周围的密度来调整合成样本的数量。密度越低的区域生成的合成样本越多，密度越高的区域生成的合成样本越少。
- 实施上采样：根据选择的上采样策略，对不规则数据集进行上采样。可以使用Python中的各种机器学习库（如scikit-learn）提供的函数或方法来实现上采样过程。
- 评估结果：在完成上采样后，需要评估模型在新的平衡数据集上的性能。可以使用交叉验证、混淆矩阵、准确率、召回率等指标来评估模型的表现。
需要注意的是，上采样只是解决不平衡数据集的一种方法，具体的选择还需要根据实际情况和需求来确定。另外，腾讯云提供了一系列与机器学习和数据处理相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据处理平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/dc）等，可以根据具体需求选择适合的产品和服务来支持上采样的实施。
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3回答
我刚刚使用DMwR包中包含的Smote在我的数据集中进行了过采样。
我的数据集由两个类组成。最初的分布是12比62。因此，我对过采样进行了编码：
newData <- SMOTE(Score ~ ., data, k=3, perc.over = 400,perc.under=150)
现在，分布是60对72。
然而，当我显示'newData‘数据集时，我发现SMOTE是如何进行过采样的，并且有一些样本是重复的。
例如，样本号24显示为24.1、24.2和24.3。
这是正确的吗？这直接影响到分类，因为分类器将学习包含测试中出现的数据的模型，因此这在分类中是不合法的。
编辑:我想
浏览 5提问于2014-06-08得票数 2
4回答
不平衡类:星火MLLib中ML算法的class_weight
machine-learning、apache-spark、class-imbalance、weighted-data
在python学习中，有多种算法(例如回归、随机森林.等)具有处理不平衡数据的class_weight参数的。
但是，对于MLLib算法，我没有找到这样的参数。是否有为某些class_weight算法实现MLLib的计划？或者，在MLLib中是否有处理不平衡数据的方法？或者我们实际上必须处理MLLib中所有的上/下采样？
谢谢!
浏览 0提问于2016-12-07得票数 8
2回答
多分类模型中的抽样大小是否重要？
predictive-modeling、multiclass-classification、class-imbalance、performance、sampling
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
1回答
过高的采样会导致模型的过度安装吗？
python、model、classification、oversampling
目标属性分布当前如下所示：
mydata.groupBy("Churn").count().show()
+-----+-----+
|Churn|count|
+-----+-----+
| 1| 483|
| 0| 2850|
+-----+-----+
我的问题是：
过度采样的方法，如:曼妙，平滑，adasyn将使用可用数据来创建新的数据点？
如果我们用这些数据来训练一个分类模型，这不是一个过火的模型吗？
浏览 0提问于2018-09-30得票数 2
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1回答
是否有可能只对13个类中的一个类进行过采样？
text、classification、oversampling
我想知道是否有可能只对一个小类执行SMOTE或类似的技术。我有一个文本分类问题，所有的次要类别都有很好的准确率(唯一的区分它们的单词)，除了一个类别，其中所有的单词都与其他13个类别重叠，因此预测精度非常低(31%)我正在尝试增加这个类别的样本数量！
浏览 4提问于2021-01-16得票数 1
1回答
不平衡的学习问题-样本外与验证
python、keras
我正在训练三个班级，其中一个占主导地位的班级约占80%，其他两个班级甚至。我能够使用欠采样/过采样技术来训练模型，以获得67%的验证准确率，这对于我的目的来说已经相当不错了。问题是这种性能只存在于平衡的验证数据上，一旦我用不平衡的数据对样本外进行测试，它似乎就偏向于甚至类预测。我也尝试过使用加权损失函数，但在样本之外也没有什么乐趣。有没有好的方法来确保验证性能的转换？我曾尝试使用auroc成功验证模型，但同样，强大的性能仅存在于平衡验证数据中。
我已经尝试过重采样的方法: SMOTE过采样和随机欠采样。
浏览 6提问于2019-07-10得票数 0
3回答
在Auto-Sklearn中处理多类分类的不平衡数据集的最佳方法
python、machine-learning、scikit-learn、multiclass-classification
我正在使用Auto-Sklearn，并且有一个包含42个严重不平衡的类的数据集。处理这种不平衡的最好方法是什么？据我所知，在机器学习中存在两种处理不平衡数据的方法。要么使用重采样机制，如过采样或欠采样(或两者的组合)，要么在算法级别上通过选择需要深入了解Auto-Sklearn中使用的算法的归纳偏差来解决它。我不太确定如何处理这个问题。有没有可能直接在Auto-Sklearn中解决不平衡问题，或者我是否需要使用不平衡学习等提供的重采样策略？模型计算完成后，应使用哪种评估指标？从sklearn==0.22.1开始，就可以使用多个类的roc_auc_score。但是，Auto-Sklearn仅支持
浏览 2提问于2020-02-21得票数 2
2回答
从过度抽样技术的预期性能提升的粗略想法？
classification、class-imbalance、imbalanced-data
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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3回答
不平衡数据的二进制分类
python
在数据挖掘中，我使用机器学习算法来解决二进制分类问题。
然而，数据样本的分布是非常不平衡的。
好样品与坏样品的比例高达500:1。
可以使用哪些方法来解决不平衡数据的二进制分类？
浏览 2提问于2019-10-15得票数 0
3回答
什么时候我们应该认为数据集不平衡？
classification、dataset、sampling、class-imbalance
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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1回答
SMOTE后产生的结果可靠吗？
machine-learning、weka
我有一个倾斜的数据集，其中有推特推文和与it.The相关的情绪，积极情绪:负面情绪的比率约为1:4(训练集)。当我在Weka上运行训练集(没有SOMTE)时，结果并不令人满意。所以我使用SMOTE来平衡我在那之后得到的classes.The结果，这要好得多。我使用Libsvm进行分类。
由这种SMOTE技术生成的模型的可靠性如何？对于这种不平衡的数据集，我们可以总是使用SMOTE吗？我是ML和weka的新手，所以对这些东西了解不多。
浏览 6提问于2015-03-10得票数 1
3回答
对于分类问题，对数据集进行分割的正确步骤是什么？
python、machine-learning、lstm、train-test-split
我是机器学习和深度学习的新手。我想在训练前澄清我对train_test_split的疑虑。
我有一个大小为(302, 100, 5)的数据集，
(207,100,5)属于class 0
(95,100,5)属于class 1.
我想使用LSTM执行分类(从，序列数据)
由于这些类没有相同的分布集，我如何分割用于培训的数据集？
选项1：考虑整个数据[(302,100, 5) - both classes (0 & 1)]，对其进行洗牌，train_test_split，进行培训。
选项2 :将两个类数据集平分[(95,100,5) - class 0 & (95,100,5) -
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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1回答
乱砍滥伐后少数民族阶层的过度适应
python、random-forest、pandas、class-imbalance、hyperparameter
我用SMOTE做了一个预测模型，1级有1800个样本，35000+有0级样本。因此，按照标准，建立了合成样本，并对随机森林进行了训练。
然而，当我测试我的模型时，我现在作为1级得到了大部分的结果。我只是试着在训练场上测试一下，这就是我得到的：
无击打
📷
和
📷
我也尝试过超参数优化，但这不起作用
谢谢
PS:在pandas中使用UnbalancedDataset库的SMOTE实现
浏览 0提问于2016-05-09得票数 7
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1回答
Vowpal Wabbit:不平衡类
logistic-regression、vowpalwabbit
我想使用Vowpal Wabbit执行Logistic回归。如何处理不平衡的类(例如1000/50000)？我知道我可以使用重要性加权，但我不确定在这种情况下这是最好的选择。也有一些算法，比如SMOTE，但我不知道如何在Vowpal Wabbit中使用它们。
浏览 1提问于2015-11-07得票数 0
2回答
不平衡数据集的定义是什么？
multiclass-classification、class-imbalance
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
1回答
非图像数据的测试集可以扩充吗？
machine-learning、deep-learning、artificial-intelligence
我已经了解到，图像数据的测试集可以通过一种名为Test Time Augmentation的方法进行扩充
在我研究了它之后，我想知道结构化或非图像数据的测试集是否也可以扩充。
如果不能，为什么这种方法只能在图像数据上执行？
提前谢谢你
浏览 1提问于2019-07-01得票数 0
2回答
带有分类数据的随机森林只预测一个类别内的数据
python、scikit-learn、regression
我正在使用scikit学习的RandomForrestRegressor，但我不能让它工作，或者至少看起来是这样。我使用的数据有分类数据，我用LabelBinarizer编码，所以我的数据看起来像这样：
Id Cat1 Cat2 Cat3 .... Cat50
123 0 1 0 0
...
每行只能有一个给定的类别。现在，我用每个项目的给定评分来训练我的模型，这是使用scikit learns RandomForrestRegressor进行数值计算的。
我的y是一个等级。
我的X是包含类别的项目的特征。
所以我的y和x看起来像这样：
y = [
浏览 0提问于2019-12-12得票数 1
3回答
不平衡类问题
python、multiclass-classification
我有一个包含4个类的数据集，其实例数如下：
0类: 13175
第1类: 82
第2类: 75
第3类: 121
已经应用了几种来自Python不平衡-学习API的次采样和过采样方法，但是没有一个对所有类都有很好的性能。我已申请：
欠采样: CondensedNearestNeighbour，EditedNearestNeighbours，NeighbourhoodCleaningRule，RandomUnderSampler。
过度取样: SMOTE，ADASYN
Class_weight:我的网格搜索中的“平衡”参数选项
肋间库，但它不能处理两个以上的类。
但我没有成功。你能提出解决这个问
浏览 0提问于2017-05-04得票数 2
2回答
在火车测试分裂之前，是否有任何理由来执行撞击-ENN？
machine-learning、dataset、class-imbalance、smote、imbalanced-data
我创建了一个预测数据的分类模型，问题是这两个类是高度不平衡的。
我有个问题。我创建了一个预测数据的分类模型，问题是这两个类是高度不平衡的。所以，我用SMOTE+ENN技术来处理它。在将数据分成训练集和测试集之前，我应用了SMOTE+ENN。原因是SMOTE生成合成数据来平衡类。我认为在拆分数据之前执行SMOTE+ENN将为数据创建一个有代表性的状态。
目前，我正在为一篇期刊文章进行研究，我无法修改模型。我唯一能做的就是在分割培训和测试数据之前对为什么执行SMOTE+ENN提供支持性的研究或推理。你能帮我提供一些支持这种方法的论据或理由吗？
例如:我能否提供以下理由：“在拆分数据之前执行SMOT
浏览 0提问于2023-06-02得票数 0
2回答
机器学习分类问题中如何处理小而不平衡的数据集
machine-learning、classification、data-analysis
我正在处理一个非常具有挑战性的分类问题，其中我有三个问题:一个小的数据集(大约800个样本)，不平衡的数据集(4个类，每个类有1-600个样本，2/3/4-50个样本)，以及其中一个特征中缺少的数据。
我一直在考虑的一些事情：
生成合成数据，例如使用SMOTE (合成少数群体过采样技术).
将这一分类转变为少数群体和多数群体之间的二元分类。
结合不同的分类器，给负样本更多的权重(万一我变成二进制分类器)。
通过在成本函数中应用特定的权重进行成本敏感的学习(有点类似于前面的，但使用了所有4个类)。
我打算作为分类器，朴素贝叶斯，支持向量机，随机森林和神经网络和2倍交叉验证
浏览 4提问于2015-11-19得票数 4
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