这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。 您是否曾经遇到过这样一个问题，即您的数据集中的正类样本太少而模型无法学习？...在这种情况下，仅通过预测多数类即可获得相当高的准确性，但是您无法捕获少数类，这通常是首先创建模型的关键所在。 这样的数据集很常见，被称为不平衡数据集。...不平衡的数据集是分类问题的特例，其中类别之间的类别分布不均匀。...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。...imbalanced-learn（imblearn）是一个Python软件包，用于解决不平衡数据集的问题。
在机器学习中，不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据不平衡，那么分类器总是预测比例较大的类别，就能使得准确率达到很高的水平。...对于不平衡数据的分类，为了解决上述准确率失真的问题，我们要换用 F 值取代准确率作为评价指标。用不平衡数据训练，召回率很低导致 F 值也很低。这时候有两种不同的方法。...第一种方法是修改训练算法，使之能够适应不平衡数据。著名的代价敏感学习就是这种方法。另一种方法是操作数据，人为改变正负样本的比率。本文主要介绍数据操作方法。 1....交通信号处理识别是输入交通信号的图片，输出交通信号。我们可以通过变换交通信号图片的角度等方法，生成新的交通信号图片，如下所示。 ? 3....工业界数据量大，即使正样本占比小，数据量也足够训练出一个模型。这时候我们采用欠抽样方法的主要目的是提高模型训练效率。总之一句话就是，有数据任性。。
数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。...1、imbalanced-learn imbalanced-learn是scikit-learn的扩展，提供了各种重新平衡数据集的技术。它提供过采样、欠采样和组合方法。...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结 处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题，可以选择最合适的方法来有效地平衡数据。
数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡...; 更具体地说，数据集的相对不平衡[2]。...因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...注意：上面的描述听起来像高度不平衡的数据只能出现在二进制目标变量中，这是不正确的。名义目标变量也可能遭受高度不平衡的问题。但是，本文仅以更常见的二进制不平衡示例为例进行说明。...幸运的是，有很多研究选项可以缓解高度不平衡数据中学习算法性能差的问题。大多数开发的方法论都是在数据的以下四个方面进行工作的：训练集大小，类别先验，成本矩阵和决策边界的放置[3]。
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，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。...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...此外，也有研究员从数据以及算法的结合角度来看待这类问题，提出了两者结合体的AdaOUBoost（adaptive over-sampling and undersampling boost）算法，这个算法的新颖之处在于自适应地对少数类样本进行过采样...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。
首先我们将概述检测」naive behaviour」的不同评估指标；然后讨论重新处理数据集的多种方法，并展示这些方法可能会产生的误导；最后，我们将证明重新处理数据集大多数情况下是继续建模的最佳方式。...即上图中两条曲线最小值下区域的面积。 重新处理数据集并不总是解决方案 面对不平衡数据集，我们的第一个反应可能会认为这个数据没有代表现实。...在接下来的两个小节里，我们将简单介绍一些常用于解决不平衡类以及处理数据集本身的方法，特别是我们将讨论欠采样（undersampling）、过采样（oversampling）、生成合成数据的风险及好处。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...我们应该注意，本文并未讨论到所有技术，如常用于批量训练分类器的「分层抽样」技术。当面对不平衡类问题时，这种技术（通过消除批次内的比例差异）可使训练过程更加稳定。
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。...[原始数据的正负样本数] 在处理之前，异常的记录有394条，正常的记录有227K条。 在R中，ROSE和DMwR包可以帮助我们快速执行自己的采样策略。...由于原始数据集是不平衡的，所以这里我们不再使用混淆矩阵计算得到的准确率作为模型评价指标，取而代之的是roc.curve捕获得到的roc。...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。
前言 在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。...类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。处理的主要方法如下： 过采样：增加少数类别样本的数量，例如：减少 A 样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。...方案1：LR自带参数 处理不均衡的数据 class_weight=“balanced” 参数 根据样本出现的评论自动给样本设置权重 示例代码： # 处理不均衡的数据 import numpy as np...，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。...该库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。
随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。 什么是过采样 过采样是一种数据增强技术，用于解决类不平衡问题（其中一个类的数量明显超过其他类）。...这改进了用于解决涉及检测重要但不常见事件的需求的各种评估度量。 为什么要过采样 当处理不平衡数据集时，我们通常对正确分类少数类感兴趣。...过采样通过复制或生成新样本来增加少数类来解决不平衡问题。而欠采样通过减少代表性过高的多数类别中的样本数量来平衡类别。 当大多数类有许多冗余或相似的样本或处理庞大的数据集时，就可以使用欠采样。...它不需要复杂的算法或对数据底层分布的假设。因此，它可以很容易地应用于任何不平衡的数据集，而不需要特殊的先验知识。 但是随机过采样也受到过拟合可能性的限制。...SMOTE 也有一些变种，例如 Borderline-SMOTE 和 ADASYN，它们在生成合成样本时考虑了样本的边界情况和密度信息，进一步改进了类别不平衡问题的处理效果。
今天继续为同学们讲述剩余3种有效的技术来解决不平衡数据集所带来的问题。 3.模型中的类权重 ? 大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。...compute_class_weight class_weights = compute_class_weight('balanced', np.unique(y), y) 4.更改评估指标 每当我们使用不平衡的数据集时...，各种其他方法也可能起作用： a）收集更多数据 如果可以的话，这绝对是您应该尝试的事情。...异常检测 是指识别稀有物品，事件或观察结果，这些发现因与大多数数据有明显差异而引起怀疑 您可以使用隔离林或自动编码器进行异常检测。 c）基于模型 一些模型特别适合于不平衡的数据集。...例如，在增强模型中，我们对在每次树迭代中被错误分类的案例赋予更多权重。 结论 使用不平衡的数据集时，没有一种大小可以适合所有人。您将不得不根据自己的问题尝试多种方法。
背景 数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是不断逼近这个上限。 无论是做比赛还是做项目，都会遇到一个问题：类别不平衡。...数据扩充 数据不平衡，某个类别的数据量太少，那就新增一些呗，简单直接。 但是，怎么增加？如果是实际项目且能够与数据源直接或方便接触的时候，就可以直接去采集新数据。...以前在做处理的时候，也是瞎凑一块，暴力堆数据，但是这样很容易导致噪声过大，从而影响模型效果。.../processed_images/rotate_270.jpg") 2. sampler 2.1 采样 如果说类别之间的差距过大，有效的数据增强方式肯定不能弥补这种严重的不平衡，这个时候就需要在模型训练过程中对采样过程进行处理了...所带来的影响如下 过采样：重复正比例数据，实际上没有为模型引入更多数据，过分强调正比例数据，会放大正比例噪音对模型的影响。 欠采样：丢弃大量数据，和过采样一样会存在过拟合的问题。
导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。...本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。 准备数据 首先，我们需要准备多分类和不平衡的数据集。...处理不平衡数据是非常重要的一步，可以通过以下方法来处理： 过采样（Over-sampling）：增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相似。...首先，我们准备了多分类和不平衡的数据集，然后通过类别权重处理不平衡数据，最后使用XGBoost进行多分类任务，并评估了模型的性能。...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定多分类和不平衡数据处理的需求。
在这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。 然而，大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。...使平衡数据集不平衡的两种方法：欠采样和过采样。 欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量足够时使用此方法。...7.设计自己的模型 以前的所有方法都集中在数据上，并将模型作为固定的组件。但事实上，如果模型适用于不平衡数据，则不需要对数据进行重新采样。...如果数据样本没有太多的倾斜，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因为该模型内部对数据进行了很好的处理，它训练的数据并不是不平衡的。但是再次，如果数据被重新采样，它只是悄悄进行。...综上所述 这不是一份独家的技术清单，而是处理不平衡数据的一个起点。 没有适合所有问题的最佳方法或模型，强烈建议您尝试不同的技术和模型来评估哪些方法最有效。 可以尝试创造性地结合不同的方法。
编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...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。...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一个常见问题是不平衡类问题。 什么是数据不平衡？ 数据不平衡通常反映数据集中类的不均匀分布。...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。...让我给你们展示一下处理不平衡类前后的相关关系。 重采样之前 下面的代码绘制了所有特征之间的相关矩阵。
数据类别不平衡问题处理 转载地址 1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。...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。...3).从预处理的角度出发，将代价用于权重调整，使得分类器满足代价敏感的特性，下面讲解一种基于Adaboost的权重更新策略AdaCost算法。...可见精度、错误率和查准率都不能表示不平衡数据下的模型表现。而F1值则同时考虑了少数类的查准率和召回率，因此能衡量不平衡数据下模型的表现。 ?...ROC曲线和AUC面积可以很好的评价不平衡数据的模型表现。
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100 (5%)人，那么疾病发生与不发生为 1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。...在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。...不平衡数据集的主要处理方法 这里我们主要介绍目前常用的方法。 对数据集进行重采样 评价指标选用召回率 接下来，我们将进行案例展示，随机产生5000份样本数据，预测变量为2分类。...数据不平衡的分类问题中，常用f1-score、ROC-AUC曲线见CSDN数据不平衡处理方法。...：对于数据极端不平衡时，可以观察观察不同算法在同一份数据下的训练结果的precision和recall，这样做有两个好处，一是可以了解不同算法对于数据的敏感程度，二是可以明确采取哪种评价指标更合适。
学习目标 理解分类的评估指标 掌握类别不平衡数据的解决方法 1.分类评估指标 1.1混淆矩阵 ️️首先我们显了解几个概念： 真实值是 正例 的样本中，被分类为 正例 的样本数量有多少，这部分样本叫做真正例...，必须为0(反例),1(正例)标记 y_score：预测得分，可以是正例的估计概率、置信值或者分类器方法的返回值 2.类别不平衡数据 在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是比例失衡的。...比如：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。 类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。...，其针对过采样和欠采样采取不同的解决方案 LR自带参数 处理不均衡的数据 class_weight=“balanced” 参数 根据样本出现的评论自动给样本设置权重 ，在后期学习设置训练集和测试集中的正负样本时或更复杂的分类...，设置权重都是非常重要的步骤 # 处理不均衡的数据 import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from
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...此外，也有研究员从数据以及算法的结合角度来看待这类问题，提出了两者结合体的AdaOUBoost（adaptive over-sampling and undersampling boost）算法，这个算法的新颖之处在于自适应地对少数类样本进行过采样...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。
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