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。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。 当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。...默认情况下，随机过采样会产生自举。收缩参数则在生成的数据中添加一个小的扰动来生成平滑的自举。下图显示了两种数据生成策略之间的差异。...因此与随机过采样相比，平滑自举过采样产生了更多新的合成少数样本。这有助于解决来自重复技术的过拟合问题，同时仍然平衡类分布。 随机过采样的好处是它是一种非常直接和简单的技术。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。...因此，每个项目被选中的概率相同：2/3 或者用一般的公式表示为 K/N 随机欠采样和过采样 我们经常会遇到不平衡的数据集。 一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。...imbalanced-learn 进行欠采样和过采样 imbalanced-learn（imblearn）是一个用于解决不平衡数据集问题的 python 包，它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。...使用 SMOTE 进行过采样： 在 SMOE（Synthetic Minority Oversampling Technique）中，我们在现有元素附近合并少数类的元素。...结论 算法是数据科学的生命线。 抽样是数据科学中的一个重要课题，但我们实际上并没有讨论得足够多。 有时，一个好的抽样策略会大大推进项目的进展。错误的抽样策略可能会给我们带来错误的结果。
但是由于对较少类别的复制，过采样增加了过拟合的可能性。 2.2 基于聚类的过采样 这种方法先对不同的类别分别进行聚类，一般情况下设置样本较多的类聚类中心数目较多，而样本较少的类聚类中心较少。...这种方法先对数据较少的类别抽取一个子集，然后对这个子集进行过采样。但是这时的过采样不再是直接复制，而是利用人为的方法生成相似的样本。...如果直接进行SMOTE过采样，得到的结果如b所示，虽然minority classes样本数目增多了，但是样本的重叠反而加剧了，很明显这并不有利于分类。...传统的Bagging算法先生成n个不同的bootstrap训练样本集，然后将算法分别在每个样本集上进行训练，最后将所有的预测结果进行融合。Bagging在一定程度上可以减弱过拟合。...但是Baging的问题是只在基础分类器都能产生想对不错的结果的时候work，如果有的基础分类器结果很差，可能会很严重的影响Bagging的结果。
2.1.4 信息性过采样：合成少数类过采样技术（SMOTE） 这一技术可用来避免过拟合——当直接复制少数类实例并将其添加到主数据集时。...这种集成方法能产生更强的复合分类器，因为它组合了各个分类器的结果。...如果这些参数没有得到很好的调节，那么就可能会导致过拟合。...在绝大多数情况下，诸如 SMOTE 以及 MSMOTE 之类的合成技术会比传统过采样或欠采样的办法要好。...为了获得更好的结果，你可以在使用诸如 Gradeint boosting 和 XGBoost 的同时也使用 SMOTE 和 MSMOTE 等合成采样技术。
因此，每个项目都具有相同的被选择概率：2/3或通常为 k / n。 随机欠采样和过采样 ? 我们经常遇到不平衡的数据集。 处理高度不平衡的数据集的一种广泛采用的技术称为重采样。..., n_clusters_per_class=1, n_samples=100, random_state=10 )X = pd.DataFrame(X) X['target'] = y 我们现在可以使用以下方法进行随机过采样和欠采样...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： 它提供的一种这样的方法称为Tomek Links。Tomek链接是成对的相近类别的对示例。...SMOTE进行过采样： 在SMOTE（综合少数族裔过采样技术）中，我们在已经存在的元素附近合成少数族裔的元素。...采样是数据科学中的一个重要主题，我们实际上并没有如我们所愿地谈论它。 好的抽样策略有时可以使整个项目向前发展。错误的采样策略可能会给我们错误的结果。因此，在选择抽样策略时应格外小心。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。...因此，每个项目被选中的概率相同：2/3 或者用一般的公式表示为 K/N 随机欠采样和过采样 ? 我们经常会遇到不平衡的数据集。 一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。...imbalanced-learn 进行欠采样和过采样 imbalanced-learn（imblearn）是一个用于解决不平衡数据集问题的 python 包，它提供了多种方法来进行欠采样和过采样。...使用 SMOTE 进行过采样： 在 SMOE（Synthetic Minority Oversampling Technique）中，我们在现有元素附近合并少数类的元素。 ?...结论 算法是数据科学的生命线。 抽样是数据科学中的一个重要课题，但我们实际上并没有讨论得足够多。 有时，一个好的抽样策略会大大推进项目的进展。错误的抽样策略可能会给我们带来错误的结果。
对于随机欠采样，由于采样的样本集合要少于原来的样本集合，因此会造成一些信息缺失，即将多数类样本删除有可能会导致分类器丢失有关多数类的重要信息。...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。...另一方面也容易造成模型的过拟合问题，因为随机过采样是简单的对初始样本进行复制采样，这就使得学习器学得的规则过于具体化，不利于学习器的泛化性能，造成过拟合问题。...为了解决随机过采样中造成模型过拟合问题，又能保证实现数据集均衡的目的，出现了过采样法代表性的算法SMOTE和Borderline-SMOTE算法。...SMOTE算法是对随机过采样方法的一个改进算法，由于随机过采样方法是直接对少数类进行重采用，会使训练集中有很多重复的样本，容易造成产生的模型过拟合问题。而SOMT算法的基本思想是对每个少数类样本 ?
1.1、欠采样 随机欠采样 随机欠采样是指随机从多数类样本中抽取一部分数据进行删除，随机欠采样有一个很大的缺点是未考虑样本的分布情况，而采样过程又具有很大的随机性，可能会误删多数类样本中一些重要的信息。...，然后集合多个模型的结果进行判断。...BalanceCascade是通过一次随机欠采样产生训练集，训练一个分类器，对于那些分类正确的多数类样本不放回，然后对这个剩下的多数类样本再次进行欠采样产生第二个训练集，训练第二个分类器，同样把分类正确的样本不放回...随机过采样 随机欠采样是指多次随机从少数类样本中有放回的抽取数据，采样数量大于原有的少数类样本数量，其中有一部分数据会出现重复，而重复数据的出现会增大方差造成模型的过拟合。...SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样易过拟合的问题，而这些多出来的样本本身不带有信息，而且SMOTE 算法对于每个原少数类样本产生相同数量的合成数据样本，这就使得类间发生重复的可能性加大
「异常检测」开源工具库推荐 1.2 欠采样/过采样 这个方式应该是最多被提及的，对于样本比较多的分类进行欠采样，样本比较少的进行过采样。...观点：两则的缺陷 过拟合的缺陷：过拟合风险 欠拟合的缺陷：缺失样本，偏差较大 观点：解决 过采样（或SMOTE）+强正则模型（如XGBoost）可能比较适合不平衡的数据。...观点：下采样的情况下的三个解决方案 （干货｜如何解决机器学习中数据不平衡问题） 因为下采样会丢失信息，如何减少信息的损失呢？...第一种方法叫做EasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble）：多次下采样（放回采样，这样产生的训练集才相互独立）产生多个不同的训练集，进而训练多个不同的分类器，通过组合多个分类器的结果得到最终的结果...或调整预测概率 不对数据进行过采样和欠采样，但使用现有的集成学习模型，如随机森林，输出随机森林的预测概率，调整阈值得到最终结果 ---- 2 交叉验证CV的有效性 但是如果你处于比赛阶段，如果是分类单一还可以
当使用准确率 accuracy作为评估使用类不平衡问题数据集训练的机器学习模型的指标时，结果可能会产生误导。如我们所见，准确度为92％，这使我们假设该模型足够好。...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。...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。...对于此特定示例，基于合成数据扩充（SMOTE）的技术显示出更好的结果。归根结底，实施技术将完全取决于您使用的数据。
准确性并不总是最好的指标，因为在处理不平衡的数据集时它可能会产生误导。相反，使用 AUC-ROC等指标可以更好地指示模型性能。...如果数据集很小，可以使用这种技术。可能会导致过拟合。...但是从混淆矩阵来看，模型的欺诈类的正确估计率有所提高。 SMOTE 过采样:从少数群体中随机选取一个样本。然后，为这个样本找到k个最近的邻居。...，但是比随机过采样有所下降，这可能是数据集的原因，因为SMOTE采样会生成心的数据，所以并不适合所有的数据集。...本文介绍了一些可用于平衡数据集的重采样技术，如欠采样、过采样和SMOTE。还讨论了成本敏感学习和使用适当的性能指标，如AUC-ROC，这可以提供更好的模型性能指示。
如果正样本太少，那就对正样本进行过采样，就是对正样本进行复制，或者如果是NLP、CV任务，可以做一些数据增强，以此来增加正样本的数量。...2.2 SMOTE方法 上面介绍了对正样本进行过采样，会使模型过拟合的问题，SMOTE也是基于采样的方法，但是SMOTE可以降低过拟合的风险。...过采样是直接对样本进行复制，导致训练集重复样本太多，而SMOTE则不是直接复制，而是生成与正样本相似并且训练集中没有的样本。...然后用9个模型分别去训练(可以使用有差异性的模型, 使预测精度更高)，然后可以对9个模型的预测结果加权累加，作为最终的输出。...如果是multiclass的问题，我会建议必须做再平衡。因为这类问题通常需要模型回答正确分到哪个类。不做平衡容易导致结果倾斜到一个类上。 Binary有一些不同。
---- 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...经典的工作 Borderline-SMOTE [Code] (2005, 1400+ 引用) ，边界合成少数类的过采样技术； ADASYN [Code] (2008, 1100+ 引用) ，自适应合成采样...Code (Java)] (2009, 370+ 引用) ，安全级综合少数类的过采样技术； SVM-SMOTE [Code] (2009, 120+ 引用) ，基于 SVM 的 SMOTE SMOTE-IPF...广泛的实验评估涉及10种不同的过/欠采样方法。...) / 使用 RUS 进行级联集成训练，同时迭代地删除分类很好的样本(BalanceCascade)； ?
而过采样扩大了数据集，训练模型的复杂度会加大，而且有可能造成过拟合的情况。...SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即合成少数类过采样技术，SMOTE算法的基本思想SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分...图2 SMOTE算法 SMOTE算法摈弃了随机采样复制样本的做法，使得算法的性能有所提升，但由于每个少数样本都会产生新样本，也会产生样本重叠的问题，下面介绍其改进算法。...图3 Borderline-SMOTE算法 Informed Undersampling 前面讲了关于过采样的的算法，那么下面就是欠采样算法informed undersampling，informed...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。
结合上述两种方案的混合类方法（过采样+欠采样去噪，如SMOTE+ENN[17]等） 标准的随机重采样方法使用随机方法来选择用于预处理的目标样本。...然而随机方法可能会导致丢弃含有重要信息的样本（随机欠采样）或者引入无意义的甚至有害的新样本（随机过采样），因此有一系列更高级的方法，试图根据根据数据的分布信息来在进行重采样的同时保持原有的数据结构。...过采样方法生成过多数据：当应用于大规模且高度不平衡的数据集时，过采样类的方法可能会生成大量的少数类样本以平衡数据集。这会进一步增大训练集的样本数量，增大计算开销，减慢训练速度，并可能导致过拟合。...：使用梯度下降更新的非凸优化过程会很快陷入局部极值点/鞍点（梯度为0），导致网络无法进行有效学习。...例如，作为过采样方法的SMOTE在单独使用时已经引入了大量的新训练样本，使用SMOTE生成更多的训练数据集并训练更多的分类器只会使整个训练过程变得更慢。 3.
对少数类样本过采样 如果我们在 交叉验证 之前进行过采样会导致 过拟合 的问题。那么产生这个问题的原因是什么呢？让我们来看下面的一个关于过采样的简单实例。...其中一种使用的过采样方法叫做 SMOTE 方法，SMOTE 方法并不是采取简单复制样本的策略来增加少数类样本， 而是通过分析少数类样本来创建新的样本 的同时对多数类样本进行欠采样。...但是，我们有一定必须要清楚的是 使用 SMOTE 过采样的确会提升决策边界，但是却并没有解决前面所提到的交叉验证所面临的问题。...下面让我们来看一下在交叉验证之前进行过采样会得出怎样的结果。...错误的使用交叉验证和过采样 下面的代码将会先进行过采样，然后再进入交叉验证的循环，我们使用 SMOTE 方法合成了我们的样本： data_to_use <- tpehgdb_features data_to_use_smote
但是，这类做法也有弊端，欠采样会导致我们丢失一部分的信息，可能包含了一些重要的信息，过采样则会导致分类器容易过拟合。当然，也可以是两种技术的相互结合。...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？...SMOTE进行过采样 过采样技术中，SMOTE被认为是最为流行的数据采样算法之一，它是基于随机过采样算法的一种改良版本，由于随机过采样只是采取了简单复制样本的策略来进行样本的扩增，这样子会导致一个比较直接的问题就是过拟合...# 2、使用SMOTE进行过采样 # 导入相关的方法 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 划分因变量和自变量 X = df.iloc[:,:-1] y...AUC: 0.938 从结果日志来看，最优的采样率就是过采样0.5，欠采样0.7。
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。...我们的目标特征是“Claim”。0是多数，1是少数。目标分布是这样的； ? 我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。...过采样 我们用随机采样器将合成的行添加到数据中。我们通过增加少数分类来使目标值的数量相等。这对于分类有益还是有害取决于具体的任务 ，所以需要对于具体任务来说需要进行测试。...这里我们不想使我们的数据产生问题，例如如果多数类和少数类之间存在显着差异，请仔细应用此方法，或者调整采样策略参数。 ? 我们将采样策略设置为1。...进行Logistic回归后。使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。
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