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....欠抽样方法 欠抽样方法是针对多数的负样本，减少负样本的数量，反而提高整体 F 值。最简单的欠抽样方法是随机地删掉一些负样本。...欠抽样的缺点很明显，就是会丢失负样本的一些重要信息，不能够充分利用已有的信息。 2. 过抽样方法 过抽样方法是针对少数的正样本，增加正样本的数量，从而提高整体 F 值。
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： ?...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。
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]。...在这种情况下，阳性病例（1）的绝对数量可能不会很少，但相应的阴性病例数（0）要大得多，这样可以确保总是有比阴性病例多得多的阴性病例。 内在的不平衡不一定会导致标准学习算法的低效率。...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％。...在对这个子集进行训练之后，你可以拿出大多数可以被训练好的分类器正确分类的案例，并使用剩余的大多数案例再次完成整个过程，直到剩余的大多数案例的数量小于少数案例的数量。
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。...[过采样] 欠采样（Undersampling） 这个方法与过采样方法相似，最终获得的数据集中正常记录和异常记录的数量也是相同的，不过欠采样是无放回的抽样，相应地在本文中的数据集上，由于异常记录过少，进行欠采样之后我们不能提取出样本中的关键信息...在了解了这些方法之后，我们分别将这些方法应用到了原始数据集之上，之后统计的两类样本数如下： [采样后数据集的正负样本数量] 用得到的平衡训练数据集再次对分类模型进行训练，在测试数据上进行预测。...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。
目前，我国面临的安全形势严峻，反恐问题更是当前国际面临的重要安全问题，大数据环境下的意图搜索将能积极应对新时期各种安全威胁，运用大数据技术和人工智能技术进行深入分析，实现对安全事件的准确识别和提前预警，...二、关键技术 1、人工智能技术：意图搜索引擎构建了人与信息的意识主动化的连接，通过不断的交换学习，形成模拟人脑的智能系统，从而实现人与机器的相互了解，因此人工智能技术将是意图所搜的核心技术。...2、大数据技术：而对数据进行收集、存储、处理、挖掘分析是搜索技术的基本环节，因此以数据存储、数据挖掘等技术为主的大数据技术也是意图搜索的关键技术之一。...主要相关的大数据技术有：数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘与分析技术等。 3、物联网技术：随着传感器的发展和移动化的能力，意图搜索也呈现多样化的形态。...三、目标成果 大数据环境下的意图搜索技术将是构建一个构建虚拟空间信息社会雷达系统。该系统的主体是搭建一个完整的知识库，开发意图搜索引擎系统、并构建云计算与大数据的基础设施平台。
在分类任务中，不平衡数据集是指数据集中的分类不平均的情况，会有一个或多个类比其他类多的多或者少的多。...在我们的日常生活中，不平衡的数据是非常常见的比如本篇文章将使用一个最常见的例子，信用卡欺诈检测来介绍，在我们的日常使用中欺诈的数量要远比正常使用的数量少很多，对于我们来说这就是数据不平衡的问题。...我们再看看目标，在284,807行数据中只有0.173%的行是欺诈案例，这绝对是不平衡数据的样例，这种数据的分布会使建模和预测欺诈行为变得有非常的棘手。...性能指标 在不平衡数据时，可以使用几个有价值的性能指标来了解模型的性能。通常情况下，指标的选择很大程度上取决于应用以及与正负相关的结果。单独的一种方法不能适用于所有人。...在信用卡欺诈的背景下，我们不会对产生高准确度分数的模型感兴趣。因为数据集非常不平衡欺诈的数据很少，如果我们将所有样本分类为不存在欺诈，那么准确率还是很高。
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...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。...可见，原先0的样本有21942，欠采样之后就变成了与1一样的数量了（即2770），实现了50%/50%的类别分布。
本文介绍基于Python语言中的smogn包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。 ...在不平衡回归问题中，样本数量的不均衡性可能导致模型在预测较少类别的样本时表现较差；为了解决这个问题，可以使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique...如果需要在R语言中实现这两种算法，大家参考文章R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article...再稍等片刻，出现如下图所示的情况，即说明smogn包已经配置完毕。 接下来，我们通过如下的代码，即可实现对不平衡数据的SMOGN算法操作。...具体在R语言中的实现方法，大家参考文章R语言实现SMOTE与SMOGN算法解决不平衡数据的回归问题（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details
来源：Deephub Imba 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文介绍了不平衡数据集的建模技巧和策略。 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。...通过这些技巧，可以为不平衡的数据集构建有效的模型。 处理不平衡数据集的技巧 重采样技术是处理不平衡数据集的最流行方法之一。这些技术涉及减少多数类中的示例数量或增加少数类中的示例数量。...在不平衡数据集上提高模型性能的策略 收集更多数据是在不平衡数据集上提高模型性能的最直接策略之一。通过增加少数类中的示例数量，模型将有更多信息可供学习，并且不太可能偏向多数类。...选择正确的指标 在处理不平衡数据集时，选择正确的指标来评估模型的性能非常重要。传统指标，如准确性、精确度和召回率，可能不适用于不平衡的数据集，因为它们没有考虑数据中类别的分布。...类的数量相等。
如何统计表的数据数量 1. count(*) 在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？...1.2 InnoDB 在InnnoDB中，需要把数据一行行的读出来，累计计数。 1.3 为什么InnoDB 不跟MyISAM一样把数据存起来？...count() 是一个聚合函数，对于返回的结果集，逐行判断，如果不为null，则累计值加1. count(*), count(1), count(主键id) 返回的都是满足条件的数据总行数。...用缓存系统计数 对于更新频繁的数据库，可能会考虑使用缓存系统支持。但是缓存系统有可能丢失更新。另一种情况就是，缓存有可能在多个会话并发操作的时候，出现数据不一致的情况。 3....用数据库计数 将表数量的计数值存放在单独的表中。 3.1 解决了崩溃失效的问题 InnoDB支持崩溃恢复不丢失数据。 3.2 解决了数据不一致问题 ?
不平衡学习（Imbalanced learning） 不平衡数据的定义 顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，数据集中的多数类 为Smax，少数类为Smin，通常情况下把多数类样本的比例为...例如正负样本50:1的例子，算法就算全部预测为另一样本，准确率也会达到98%(50/51)，因此传统的学习算法在不平衡数据集中具有较大的局限性。...不平衡学习的方法 解决方法主要分为两个方面： 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，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。...随机过采样则正好相反，即通过多次有放回随机采样从少数类Smin中抽取数据集E，采样的数量要大 于原有少数类的数量，最终的训练集为Smax+E。
数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一、数据不平衡 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。...综上，这篇文章主要讨论如何解决二分类中正负样本差两个及以上数量级情况下的数据不平衡问题。...经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，数据量是足够的，正负样本差一个数量级以内是可以接受的，不太需要考虑数据不平衡问题（完全是经验，没有理论依据，仅供参考）。...上图是SMOTE方法在 K=6K=6 近邻下的示意图，黑色方格是生成的新样本。...ADASYN的解决思路是根据数据分布情况为不同小众样本生成不同数量的新样本。
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。...，减少多样本的数量 from imblearn.under_sampling import TomekLinks tl = TomekLinks() X_resampled, y_resampled...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。
过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。...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）。...所以在倾斜数据上训练的模型往往非常倾向于数量多的类，而忽略了数量少但重要的类的模式。 通过对少数类样本进行过采样，数据集被重新平衡，以反映所有结果中更平等的错误分类成本。...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。
LUIS的开发流程包括三大步骤： 步骤1：数据输入和标注 步骤2：在线模型训练 步骤3：模型发布和服务 ? 图-4 数据输入和标注 LUIS开发者可以在界面上轻松地进行在线数据标注。...图-5 LUIS平台会自动从用户输入并标注的数据中提取文本特征。这些特征，包括LUIS预设的常用文本特征（从大数据语料中提取），也包括用户自定的新特征。...训练的时间与标注数据量相关，标注数据越多，训练所需的时间越长。同时，训练时间还与LUIS App所支持的意图和实体个数相关，意图和实体越多，训练时间也越长。...ii）批量测试：开发者需要上传一份测试数据，LUIS完成全部测试后给出精准率和召回率等统计数据，并针对每一项意图和实体的绘制出Confusion Matrix。...一天开发一款机器人 按照我们刚才说的： （1）创建一个LUIS App，添加意图、实体类型，定义特征，并输入相应数据，进行标注、训练和发布。
准确率悖论 在分类问题中处理不平衡数据时要考虑的基本问题之一是使用的度量。...，即使该模型已将100％的数据分类为0类，但鉴于TN的数量占主导地位，其准确率也足够好。这就是为什么当存在类不平衡问题（准确性悖论）时，准确率Accuracy 度量常常会误导人们的原因。...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。...值得一提的是，imbalanced-learn提供了各种各样的算法来解决不平衡类的问题，值得一看其文档[1]。 总结 在此文章中，我们看到了类不平衡的问题以及使用不平衡数据集时必须考虑的指标。...我们还看到了一个示例，该示例如何使用基于采样和数据扩充的算法解决类不平衡问题。我们还利用了不平衡学习库来扩展示例中使用的算法。
在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。...通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。 1.2....过采样 相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。...但事实上，如果设计的模型适用于不平衡数据，则不需要重新采样数据，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。
在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。...过采样 相反，当数据量不足时就应该使用过采样，它尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集，而不是去除丰富类别的样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新的稀有样品。...但事实上，如果设计的模型适用于不平衡数据，则不需要重新采样数据，著名的 XGBoost 已经是一个很好的起点，因此设计一个适用于不平衡数据集的模型也是很有意义的。
2010.11820 来源： 乔治亚理工学院 论文名称：Posterior Re-calibration for Imbalanced Datasets 原文作者：Junjiao Tian 内容提要 当训练标签分布严重不平衡以及测试数据与训练分布不一致时...为了解决由测试标签分布的不平衡引起的偏移问题，我们从最优贝叶斯分类器的角度出发，推导出一种训练后再平衡的技术，该技术可以通过基于KL-divergence的优化来解决。...该方法允许灵活的训练后超参数在验证集上有效地调整，并有效地修改分类器边缘来处理这种不平衡。...我们进一步将该方法与已有的似然偏移方法相结合，从贝叶斯的角度对其进行重新解释，证明我们的方法可以统一处理这两个问题。本文方法可以方便地用于底层架构不可知的概率分类问题。...我们在六个不同的数据集和五个不同的架构上进行了实验，包括大规模的不平衡数据集，例如用于分类的iNaturalist和用于语义分割的Synthia，结果证明了本文方法的先进性和准确性。
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