我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的常见问题之一是不平衡类问题。 什么是数据不平衡？ 数据不平衡通常反映出数据集中类的不平等分布。...在本文中，我将使用Kaggle的信用卡欺诈交易数据集，该数据集可从此处下载 。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...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。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型的整体性能将受到其预测稀有点和少数点的能力的限制。识别和解决这些问题的不平衡性对于所生成模型的质量和性能至关重要。
为了提高我们模型的性能并确保其准确性，解决类不平衡问题很重要。 在这篇文章[1]中，我们将研究解决此问题的三种方法，以提高我们模型的性能和准确性。我们还将讨论为这些类型的任务选择正确指标的重要性。...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。...这两种方法都可以帮助提高模型在不平衡数据集上的性能。 3.3....然而，如果使用得当，这种技术可以成为解决类不平衡和提高模型性能的有效方法。 4. 分类指标 在机器学习中处理不平衡数据集时，选择正确的评估指标以准确评估模型的性能至关重要。...我们还强调了选择正确的评估指标（例如准确性、精确度和召回率）以准确评估这些模型的性能的重要性。通过理解和解决类不平衡问题，我们可以大大提高模型的可靠性和有效性。
对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。 那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？...通过简单地计算模型正确预测的实例数量与数据集中总实例数量的比例，准确率提供了一个直观的方式来衡量模型的准确性。 然而，准确率作为一个评价指标，在处理不平衡数据集时可能会显得力不从心。...不平衡数据集是指某一类别的实例数量明显超过其他类别的数据集。在这种情况下，模型可能会倾向于预测数量较多的类别，从而导致准确率的虚高。 此外，准确率无法提供关于假阳性和假阴性的信息。...综上所述，虽然准确率是一个简单易懂的评价指标，但在处理不平衡数据集时，我们需要更加谨慎地解释准确率的结果。 2. 精确度 精确度是一个重要的评价指标，它专注于衡量模型对正样本的预测准确性。...在这种情况下，我们更希望模型具有高的精确性，以减少假阳性的数量。 综上所述，PR-AUC是一种适用于不平衡数据集或关注假阳性的场景的性能度量方法。
包含数据准备、MLP模型学习机制、模型稳健性评估。 根据新数据集开发神经网络预测模型是一个挑战。...本教程中，你将学习如何开发一个多层感知机神经网络模型，用于癌症生存二分类数据集。 完成本教程后，你将了解到： 如何加载和汇总癌症生存数据集，根据结果来进行数据准备和模型配置。...如何探索MLP模型拟合数据的学习机制。 如何得到稳健的模型，调优并做预测。 开始吧！ Haberman 乳腺癌生存数据集 首先，定义数据集并作数据探查。...在每个变量上使用幂变换可以减少概率分布的偏差，从而提高模型的性能。 我们可以看到两个类之间的示例分布有一些偏差，这意味着分类是不平衡的。这是不平衡数据。 有必要了解数据集不平衡的程度。...当我们评估分类准确性的时候，考虑以上信息是有帮助的，因为任何准确度在73.5%以下的模型在这个数据集上都是没有价值的。 现在我们已经熟悉了这个数据集，接下来，一起开发神经网络模型吧。
因此，非零均值时它是如何影响模型训练呢： 第一，需要理解的是非零均值是指数据未分布在0值附近，相反大多数数据具有大于零或小于零的值。结合高方差问题，数据可能变得非常大或非常小。...2、介绍偏差和方差的含义以及它们之间的trade-off 什么是偏差？可以理解，偏差是当前模型的平均预测与预测的实际结果之间的差异。具有高偏差的模型表明它不太关注训练数据。...通常使用哪些指标来评估模型？ 对于分类问题，有许多不同的评估方法。对于准确率，仅将正确预测的数据点数量除以总数据即可。这听起来很合理，但实际上，对于不平衡的数据问题，该数据并不足够。...这是一个测试面试者解决真实数据问题的能力。通常，实际数据每个类别的数据量方面会有很大差异。对于实际的数据集，可能会出现数据不平衡的情况。...现在，我们可以考虑以下技术： 选择正确的度量标准来评估模型：如上文所述，对于不平衡的数据集，使用准确率进行评估是不够全面的。
首先，使用RDKit将分子结构转换为分子图，输入基于图神经网络的模型进行处理。随后，它们可能会使用更小的、特定于任务的标记数据集进行微调，以使它们的能力适应特定的任务。...为了改进分子性质预测，MolFeSCue框架中引入了动态对比损失函数，以管理具有挑战性的负样本的波动分布。与传统对比损失函数的静态特性不同，动态方法更适合神经网络的学习阶段。...结果 作者将MolFeSCue与一些具有代表性的方法进行了比较。如表1所示，采用二分类问题中的AUC作为对比。作者在分子毒性预测的四个数据集上进行了实验。...以Tox21数据集为例，数据集包含8014个化合物在共计12个细胞核受体上是否具有毒性的信息，可视为12个任务，作者以其中9个任务用于训练，另外3个任务用于测试。...消融实验进一步阐明了对比学习在提高MolFeSCue预测能力方面的关键作用。MolFeSCue有望在药物发现、毒性评估以及更广泛的制药和化学工业中得到应用。
虽然通过实验或计算方法获得蛋白质的三维结构可以提高功能预测的准确性，但高通量技术对蛋白质测序的速度提出了重大挑战。现有的基于一级序列或三级结构的蛋白质功能预测方法具有固有的局限性。...首先，仅通过氨基酸序列信息来准确预测未知物种的功能具有挑战性。虽然利用三级结构进行功能预测提高了准确性，但由于其耗时较长，对于分析大量数据集是不切实际的。...它是在不平衡数据集中评估模型性能的强大工具，特别是当正样本和负样本的数量存在巨大差异时。与传统的受试者工作特征曲线(ROC)相比，AUPR对模型对少数类的预测性能更为敏感。...在这种情况下，AUPR是敏感的，因为它对错误分类罕见正样本的模型进行了更重的惩罚，从而提供了对模型在不平衡数据集上的性能的更真实的评估。...然而，深度学习在图神经网络、扩散模型、自监督学习和大型语言模型等领域的算法发展已经在蛋白质结构和功能分析中显示出卓越的效用。应用这些最先进的算法从各个维度提取蛋白质序列信息可以提高功能预测的准确性。
天气预报是大数据应用最早的领域之一， 古人们总结出的节气和天气谚语沿用了几个世纪。 如何预测天气 前650年左右巴比伦人使用云的样子来预测天气。中国人至少在前300年左右有进行天气预报的纪录。...这是大数据时代亟待考虑的问题。就现有情况看，数据在气象预报、气候预测诊断方面运用得比较充分；而在气象服务领域，大量实况观测数据往往被搁置。 目前的实况数据气象服务主要基于单要素单一站点的形式。...“这些工作都是在大数据的基础上才能够进行，无论模式如何先进，没有海量的数据进入，都不能达到很好的效果。”中国气象局公共气象服务中心高级工程师唐千红说。...该模型不同于以往的数值预报模式，可基于 820 亿次计算以及 60 年的气象历史数据来识别天气模式，然后将这些模式与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析进行天气预测，其预测时间更长、预测准度更高，最长可提前...同时在这个过程中消耗的大量人力物力可以通过数据的共享和同其他行业的交叉应用来弥补，这方面，大数据的预测意义才越发显得重要。 投稿者：数据客，微信公号：idacker
Improving Semantic Segmentation via Video Propagation and Label Relaxation 原文作者：Yi Zhu 内容提要 语义分割需要大量像素级的注释来学习准确的模型...在本文中，我们提出了一种基于视频预测的方法，通过合成新的训练样本来扩大训练集，以提高语义分割网络的准确性。我们利用视频预测模型预测未来帧的能力来预测未来的标签。...同时提出了一种联合传播策略来缓解合成样本的不对准问题。我们证明，在合成样本增强的数据集上训练分割模型可以显著提高精度。...此外，我们引入了一种新的边界标签松弛技术，使训练对标注噪声和沿目标边界传播伪影具有鲁棒性。我们提出的方法在城市景观上达到了最先进的mIoUs 83.5%，在CamVid上达到82.9%。...我们的单一模型，没有模型集成，在KITTI语义分割测试集上实现72.8%的mIoU，超过了2018年ROB挑战赛的获奖作品。 主要框架及实验结果 ? ? ?
DFL 旨在通过根据样本的类别为其分配不同的权重并提供一个可调整的超参数的有效方法来处理不平衡的数据集。...它作为评估图像处理算法和针对血细胞分析的机器学习技术的性能的基准。 因此，BCCD 数据集在血液学领域的医学诊断、研究和教育方面具有潜在的先进性。...Evaluation Metrics 评估指标包括几个组成部分：精确率、召回率和 mAP（平均平均精确率）。 精确率：精确率是模型做出正面预测的准确性指标。...MAP 指标衡量了排名列表或检索系统的质量，提供了对排名或检索系统性能的综合评估，同时考虑了精确率和召回率。精确率衡量了阳性预测的准确性，而召回率衡量了识别所有阳性实例的能力。...该数据集的独特之处在于，它包括了真实场景，增强了数据集的实用性，使开发行人可以评估算法的鲁棒性和泛化能力。MAR20 数据集适合训练和评估各种目标检测算法。
最近，使用深度学习（DL）技术的CPI预测模型，如卷积神经网络（CNN）、图卷积网络（GCN）和Transformer算法，显著提高了预测性能和可解释性。...在这里采用了PR-AUC分数作为主要指标，该指标更适用于评估在由负样本主导的不平衡数据集上的模型性能。...分别评估了对已见和未见蛋白质的预测性能，这些蛋白质根据其是否在训练数据集（ChEMBL）中出现进行了分层。...结论 在这项研究中，作者构建了一种自我训练方法，以改善因CPI预测中的数据不平衡而导致的模型性能和泛化能力问题。模型评估表明，作者方法在处理类别不平衡方面在内部和外部数据集上都优于其他方法。...此外，作者还验证了自我训练在其他CPI预测模型中的有效性，方法和所得的见解在解决其他基于结构无关方法中的数据不平衡问题方面具有广泛的帮助。
最后，我们的研究结果表明，为了提高更长的预测范围的性能，需要考虑更大的空间感受野。 这篇论文试图解决什么问题？ 这篇论文试图解决的问题是如何利用深度学习模型来提高全球范围内野火季节性预测的准确性。...研究的重点在于评估这些模型在不同预测时间范围内（最长可达六个月）预测全球烧毁区域存在性的有效性，以及不同的空间或/和时间上下文如何影响模型性能。 论文如何解决这个问题？...论文通过以下步骤解决季节性野火预测的问题： 数据集准备：使用名为SeasFire的全球野火数据集，该数据集包含气候、植被、海洋指数和与人类相关的变量，覆盖21年（2001-2021）的数据，具有8天的时间分辨率和...模型评估：使用精确度-召回率曲线下的面积（AUPRC）作为性能评估指标，以应对数据集的不平衡性。 结果分析：分析模型的性能，发现较长的输入时间序列和整合空间信息可以提高预测的稳健性。...这些嵌入与音频和视觉输入特征相结合，进一步提高了分类的准确性。 提出简单而有效的模型架构：论文提出了一个仅依赖于前馈神经网络的模型，该模型结合了强大的音频、视觉和文本特征。
中创建深度学习模型的装袋集成 如何通过深度学习展示自己的基本功 如何使用 ReLU 修复梯度消失问题 如何通过添加噪声来提高深度学习模型的鲁棒性 如何使用数据缩放提高深度学习模型的稳定性和表现 如何利用迁移学习来提高深度学习神经网络的表现...适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合 深度学习中权重限制的温和介绍 如何利用学习曲线诊断机器学习模型表现...大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 玻璃识别数据集的不平衡多类分类 多类不平衡分类 每个不平衡分类度量的朴素分类器是什么？...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...不平衡分类的最佳资源 不平衡分类的 ROC 曲线和精确率召回率曲线 Python 中用于不平衡分类的 SMOTE 不平衡分类的标准机器学习数据集 用于不平衡分类的阈值移动的温和介绍 不平衡分类的评估指标之旅
预处理 CSV 文件并将数据转换为张量 使用 PyTorch 构建神经网络模型 使用损失函数和优化器来训练模型 评估模型并了解分类不平衡的危害 写在前面 在开始构建神经网络之前，首先了解一下几个重要概念...df = df.dropna(how='any') df.head() 样本不平衡处理 到目前为止，我们有了一个可以使用的数据集。这里我们需要回答的一个重要问题是 -- 我们的数据集是否平衡?...约78%的数据点表示明天不会下雨。这意味着一个预测明天是否下雨的模型在78%的时间里是正确的。 如果想要解决此次样本不平衡，以缓解其带来的影响，可以参考云朵君先前文章机器学习中样本不平衡，怎么办？...而仅使用准确性来评估并不是一个好方法，尤其在样本不平衡的二分类数据集上。仔细回想一下，我们的数据是一个很不平衡的数据集，其几乎不包含明天会降雨样本。...不幸的是，我们不能完全相信有雨类的预测，因为样本不平衡导致模型倾向于无雨类。 可以通过查看一个简单的混淆矩阵来评估二分类效果。
在空域图像分析领域，物体检测起着关键作用，对诸如遥感、城市规划和灾害管理等领域具有重大影响。Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络结构，它能够有效地捕捉输入数据中的长距离依赖关系。...这种方法有效地解决了类别不平衡问题，同时提高了模型的准确性。作者详细分析了_超参数_和_后处理方法_的影响，并对它们进行了微调以优化结果。...交并集与互不相交（IOU）： 这是一个广泛使用的评估物体检测模型准确性的指标。...更多的提议：增加到700，目的是通过提供更广泛的评估区域来提高准确性。 更多的图像每批：从3增加到4，以提供更丰富的数据为算法，增强学习和泛化能力。...将GIOU替换为CIOU略微提高了准确性，但需要更多的时间收敛。加权Focal Loss表现不佳，可能是因为存在不平衡或过度的类权重。
然后，详细讨论这些类别中的每一个类别，涉及支持预测测试的技术发展和基准数据集。并提供了不同技术之间的全面比较，确定了各种评估指标的优缺点。...应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...训练模型的性能由下游任务验证，例如情感分类，问题回答和事件预测。在表2中显示了多年来的DNN，包括与相应基本模型，评估指标和实验数据集不同的设计。...主要的方法是增加数据，提高计算能力和设计训练程序，以获得更好的结果如何在数据和计算资源和预测性能之间权衡是值得研究的。...近年来，研究人员设计了许多模型来增强文本分类模型的准确性。但是，如果数据集中有一些对抗性样本，则模型的性能会大大降低。因此，如何提高模型的鲁棒性是当前研究的热点和挑战。 Ø 模型的可解释性。
应该分析输入数据集以对数据进行分类，例如单标签，多标签，无监督，不平衡的数据集。根据数据集的特征，将输入单词向量发送到DNN中进行训练，直到达到终止条件为止。...训练模型的性能由下游任务验证，例如情感分类，问题回答和事件预测。在表2中显示了多年来的DNN，包括与相应基本模型，评估指标和实验数据集不同的设计。...主要的方法是增加数据，提高计算能力和设计训练程序，以获得更好的结果如何在数据和计算资源和预测性能之间权衡是值得研究的。...性能评估层面：浅层模型和深层模型可以在大多数文本分类任务中取得良好的性能，但是需要提高其结果的抗干扰能力。如何实现对深度模型的解释也是一个技术挑战。 Ø 模型的语义鲁棒性。...近年来，研究人员设计了许多模型来增强文本分类模型的准确性。但是，如果数据集中有一些对抗性样本，则模型的性能会大大降低。因此，如何提高模型的鲁棒性是当前研究的热点和挑战。 Ø 模型的可解释性。
通过深度特征学习，模型可以从图像中提取语义信息，从而提高分割的准确性，并灵活适应不同的医学图像数据集和任务。基于卷积神经网络（CNNs）的分割模型取得了显著的结果。...其成功在于将卷积神经网络（CNNs）的深度特征提取能力与全卷积网络（FCNs）的像素级分割能力相结合。它还结合了跳跃连接等技术，以利用低层和高层特征信息，从而提高了分割的准确性和稳健性。...这些特征被整合到最终的预测中，以提高分割的准确性。密集连接的思想源自DenseNet。在DenseNet之前，卷积神经网络的演进通常涉及增加网络的深度或宽度。...在测试集中，剔除样本不清晰采样较少的情况下，剩余样本的DSC分数超过82%。根据它们的分割结果，所有四种方法都能有效满足分割要求。 接着，作者在具有不同成像模态的数据集上进一步评估了每个模型的性能。...医学图像处理中的另一个重要问题是数据不平衡。在不平衡的数据集中，各类别之间的类别分布是不对称的；例如，在卵巢肿块数据集中，良性和恶性患者的数量存在自然的不平衡（异常患者的数量大于正常患者）。
3 关于可用数据集的挑战 训练深度神经网络的一个挑战是适当的、带注释的训练数据。...训练神经网络用于分类任务的一个挑战是由数据集中过度表示的类（多数类）和代表不足的类（少数类）引起的类不平衡问题：如果单个类支配训练集或单个类仅表示少量样本，分类性能会显著降低[16]。...然而，评估表明，这种方法导致严重的过度拟合，只能提供80％的验证准确性。因此，对感兴趣的区域（参见图1）进行分类，其将验证准确度提高到超过90％，如第六节中的结果所示。 ?...图2 在三个数据集上训练的InceptionV3（左）和ResNet50（右）架构的训练和验证准确性。...从上到下：基本数据集，具有从图像搜索扩展的鹅卵石类别和湿沥青类别数据集，具有图像搜索增强的所有类的数据集。绘制所有数据，直到人为使训练终止。
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