开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Weka中非平衡数据集的属性赋值器

是用于处理非平衡数据集的工具。非平衡数据集指的是在分类问题中，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远远少于其他类别。

属性赋值器是Weka中的一个功能模块，用于对非平衡数据集进行属性赋值操作。属性赋值器可以通过多种方式来处理非平衡数据集，常见的方法包括欠采样、过采样和合成新样本等。

欠采样（Undersampling）：欠采样是通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。常见的欠采样方法有随机欠采样和聚类欠采样。随机欠采样是随机删除多数类样本，使得多数类样本数量与少数类样本数量接近。聚类欠采样是先对多数类样本进行聚类，然后从每个聚类中选择一个样本作为代表。
过采样（Oversampling）：过采样是通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。常见的过采样方法有随机过采样和SMOTE算法。随机过采样是随机复制少数类样本，使得少数类样本数量与多数类样本数量接近。SMOTE算法是一种基于K近邻的过采样方法，它通过在少数类样本之间插值生成新的样本。
合成新样本（Synthetic Minority Over-sampling Technique，简称SMOTE）：SMOTE是一种基于合成样本的过采样方法。它通过在少数类样本之间进行插值，生成新的合成样本。SMOTE算法可以有效地增加少数类样本的数量，提高分类器对少数类的识别能力。

非平衡数据集的属性赋值器在实际应用中非常重要，可以帮助提高分类器对少数类的识别能力，从而提高整体分类性能。在Weka中，可以使用属性赋值器来处理非平衡数据集，具体操作可以参考Weka官方文档中的相关说明和示例。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tencent-ai）
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
腾讯云云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）
腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/saf）
腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/tencent-virtual-reality）

相关搜索:Codeigniter尝试获取登录控制器中非对象错误的属性 Excel中非均匀数据集的两列排序与匹配 python中使用MLP分类器的不平衡数据集 R中非平衡面板数据中的滚动行和 SAS中非平衡数据集的滚动窗口模型 Tensorflow如何生成不平衡的组合数据集不平衡数据集分类的步骤是什么？使用Keras深度学习的不平衡数据集几类不平衡的图像数据集上的平衡函数中隐藏的chartjs数据集属性

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

如何修复不平衡的数据集

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。...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。...平衡数据集（欠采样）第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...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。

1.2K1 0

不平衡数据集的建模的技巧和策略

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。...不平衡数据集的练习这里我们使用信用卡欺诈分类的数据集演示处理不平衡数据的方法： import pandas as pd import numpy as np from...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。

6803 0

【图像分割】开源 | 不平衡数据集的后验校正

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。

5943 0

处理不平衡数据集的5种最有用的技术（1）

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。...通常，它们由两类组成：多数（负）类和少数（正）类可以找到各个领域中不同用例的不平衡数据集：财务：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为1-2％广告投放：点击预测数据集也没有很高的点击率。...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。

2.2K3 0

处理不平衡数据集的5种最有用的技术（2）

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...简而言之， F1分数在分类器的准确性和查全率之间保持了平衡。如果您的精度低，则F1会低；如果召回率再次低，则您的F1分数会低。...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。

1.3K2 1

Weka中BP神经网络的实践（参数调整以及结果分析）

实践部分讲稿正文： Weka是什么？ Weka是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件，Weka是怀卡托智能分析系统的缩写。...Weka中BP神经网络的实践： Weka中的神经网络使用多层多层感知器实现BP神经网络。...（backpropagation）的分类器。...我们使用的是比较简单的Iris的数据集，其数据集简要描述如下： “iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集...、训练集三类分别为:setosa, versicolor, virginica 数据包含4个独立的属性,这些属性变量测量植物的花朵,比如萼片和花瓣的长度等.”

4K8 0

ML Mastery 博客文章翻译（二）20220116 更新

检测乳腺摄影微钙化的不平衡分类模型如何开发不平衡分类模型来检测漏油开发信用好坏的不平衡分类模型 Python 不平衡分类（7 天迷你课程）成人收入数据集的不平衡分类欺诈性信用卡交易数据集的不平衡分类...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...如何获得更多 Weka 机器学习工作台的帮助如何使用 Weka 处理机器学习数据中的缺失值如何在 Weka 中运行你的第一个分类器如何在 Weka 中调整机器学习算法在 Weka 中为更好的预测使用提升...针对机器学习问题的快速脏数据分析如何在 Weka 中浏览回归机器学习项目如何保存你的机器学习模型并在 Weka 中做出预测 Weka 中用于练习的标准机器学习数据集 Weka 中解决机器学习问题的模板

4.4K3 0

如何在Weka中加载CSV机器学习数据

根据您的Weka安装(方式)，您的Weka安装目录data /子目录下可能有或者没有一些默认的数据集。与Weka一起分发的这些默认数据集都是ARFF格式，并且具有.arff文件扩展名。...你只需要用你的数据集做一次(这样的操作)。使用以下步骤，您可以将数据集从CSV格式转换为ARFF格式，并将其与Weka workbench结合使用。如果您没有方便的CSV文件，可以使用鸢尾花数据集。...请注意，ARFF-Viewer提供了在保存之前修改数据集的选项。例如，您可以更改值，更改属性的名称和更改其数据类型。强烈建议您指定每个属性的名称，因为这将有助于稍后对数据进行分析。...本节介绍如何在Weka Explorer界面中加载CSV文件。您可以再次使用虹膜数据集，如果您没有加载CSV数据集，则练习。 1.启动Weka GUI Chooser(选择器)。...2.通过单击“资源管理器”按钮启动Weka资源管理器。 [y5d7kwvccd.png] Weka资源管理器的屏幕截图 3.点击“Open file…”按钮。 4.导航到您当前的工作目录。

8.3K10 0

Weka机器学习平台的迷你课程

它是一种改进过的CSV格式，包含有关每个属性（列）的类型的附加信息。您的Weka的安装目录包含着一个子目录，其中包含许多ARFF格式的标准机器学习数据集供您加载。...第3课：描述统计和可视化一旦您可以加载Weka的数据，重要的是看它的属性。 Weka可以让您查看从您的数据计算出来的描述性统计信息。它还提供可视化工具。...通常情况下，您可以通过重调属性来提高机器学习模型的性能。在本课中，您将学习如何使用Weka中的数据过滤器来重调数据。您将可以把数据集的所有属性标准化，并将它们重新标定为一致的0到1范围。...第5课：对数据进行功能选择并不是数据集中的所有属性都与您想要预测的属性可能相关。您可以使用功能选择来标识和输出变量最相关的那些属性。在本课中，您将可以熟练地使用不同的特征选择方法。...新的预测现在将在“Classifier output（分类器输出）”窗格中列出。尝试保存不同的模型，并预测全新的数据集。机器学习的Weka迷你课程的回顾恭喜你，你做到了。做得好！

5.5K6 0

维度规约（降维）算法在WEKA中应用

维度的诅咒是一种现象，即数据集维度的增加导致产生该数据集的代表性样本所需的指数级更多的数据。为了对抗维度的诅咒，已经开发了许多线性和非线性降维技术。...PCA的应用 Weka是数据挖掘任务的机器学习算法集合，它可以直接应用于数据集，也可以从您自己的Java代码中调用.Weka包含数据预处理，分类，回归，聚类，关联规则，可视化，也非常适合开发新的机器学习方案...WEKA中的一个特性是选择属性和降维的工具。其中一个支持的算法是主成分分析。本示例将PCA应用于包含12个相关技术指标的.CSV文件。冗余是导致模型（特别是机器学习模型）过度拟合的数据质量之一。 ?...相关矩阵技术指标如果我们把它加载到WEKA中，我们将看到数据集的一些基本的描述性统计，包括每个变量（技术指标）的直方图，以及它们的最小值，最大值，平均样本统计量和标准差样本统计量。 ?...在选择属性选项卡中，选择主要组件属性评估器，WEKA将自动选择排序器搜索方法。 ? 点击开始后，WEKA提取前五个主要组件。

1.4K2 0

数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘

weka数据集格式arff arff标准数据集简介　　weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名...、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@attribute什么，数据域用@data开头，看这个示例数据集（安装weka后，可在weka的安装目录/data下找到...，进行关联规则挖掘时，我们可以先把商品名字映射为id号，挖掘的过程只有id号就是了，到规则挖掘出来之后再转回商品名就是了，retail.txt是一个转化为id号的零售数据集，数据集的前面几行如下：　　...16469个，一个购物的商品数目远少于商品中数目，因此要用稀疏数据表，weka支持稀疏数据表示，但我在运用apriori算法时有问题，先看一下weka的稀疏数据要求：稀疏数据和标准数据的其他部分都一样，...规则挖取　　我们先用标准数据集normalBasket.arff[1]试一下，weka的apriori算法和FPGrowth算法。

2.7K6 0

WEKA的使用指南

“借着年终总结，回顾个好用的数据挖掘工具。” WEKA是一个貌似比较小众的数据挖掘工具，在应用的普遍性上远远不如R、Python等软件。...在预处理界面中，可以选择并打开数据集、选择预处理方法、对数据集做基本的统计、各个变量的展示以及编辑记录和属性。然而略坑爹的地方是，WEKA默认的数据格式是独有的。...WEKA在自带的data目录里有很多示例数据集，其他地方就真的木有见过arff这种文件格式了。 03 — 算法应用既然选择了IRIS数据集，就以此为例探索分类算法的实现。...04 — 总结总而言之，WEKA是一款轻便的、免费的数据挖掘的软件（对应于SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）。...因此，WEKA比较适用的场景是，知道数据挖掘算法原理但不太会实际操作的统计人员轻松完成算法的实现，以及数据比较干净、使用常规方法即可解决问题懒得写代码的情况。

2.1K6 0

3 机器学习入门——决策树之天气预报、鸢尾花

一般来说，线性回归适用于最终结果和各属性之间有数值上的关系，能通过一系列的组合，得出一个规律。...在weka安装目录里有个data文件夹，里面有一些weka从各处搜集来一些比较知名的数据样例。拿weather.nominal.arff为例 ?...这个数据集是根据外面的温度、刮风与否等来决定是不是要出去play。将这个数据导入weka ? 我们先选择Logistics逻辑回归来试一下这个数据集 ?...OK，我们来使用决策树试试，先试试大名鼎鼎的C4.5分类器，在weka中对应J48。在trees里找到J48，同样选择10次折叠，点击start。可以看到正确率在50%。...下面来看另一个数据集，鸢尾花，iris.arff，这个案例也非常知名，是UCI下载量最大的数据集，估计每个搞机器学习的helloworld阶段都会用过这个数据集。

1.5K2 0

交叉验证的Java weka实现，并保存和重载模型

我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。...1）k-folder cross-validation: k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。...交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。优点：所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。10-folder通常被使用。...优点是：测试和训练集都足够大，每一个个样本都被作为训练集和测试集。...2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。

8671 0

机器分类方法如何用在医学诊断案例——基于R的实现

笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Column...（相当于对正确分类的减少权重），这样就形成一个新的分类器进入下一轮迭代。...在每轮迭代时都对这一轮产生的分类器给出错误率，最终结果由各个阶段的分类器的按照错误率加权投票产生。...) >weka.predt[-1]得到模型对数据集的分类情况，测试集的判错率为0.14193，训练集无判错。..."class"))类似的，利用训练得到的神经网络模型对数据集重新进行分类，测试集判错率为0.13548。

1.6K5 0

【SLAM数据集】开源 | 一种新的激光雷达数据集，传感器和环境的种类最多！

此外，近年来出现了新的扫描方式和新型传感器技术。公共数据集可以对算法进行基准测试，并为前沿技术设定了标准。然而，现有的数据集并不能代表技术前景，只有少量的激光雷达可用。...这从本质上限制了通用算法在不断发展的环境中的发展和比较。本文提出了一种新型的多模态激光雷达数据集，其中传感器展示了不同的扫描方式(旋转和固态)、传感技术和激光雷达摄像机。...数据集的重点是低漂移里程计，在室内和室外环境中，通过动作捕捉(MOCAP)系统可获得亚毫米精度的真值数据。为了进行远距离比较，我们还包括在室内和室外较大空间记录的数据。...数据集包含来自旋转激光雷达和固态激光雷达的点云数据。此外，它还提供来自高分辨率旋转激光雷达的距离图像，来自激光雷达相机的RGB和深度图像，以及来自内置IMU的惯性数据。...据我们所知，这是具有最多种传感器和环境的激光雷达数据集，其中可以获得真值数据。

8541 0

专家们最常用的15款机器学习工具

关于Knime，最值得一提的是，即使没有任何编程知识，仍然可以利用Knime提供的工具。Knime通常用于与数据相关的目的，例如：数据操纵、数据挖掘等。...这样的软件包有助于训练模型和创建交互式应用程序，例如：试听、计算机视觉等。由于工具名中包含.net，因此该框架的基础库是C＃语言。Accord库在测试和处理音频文件中非常有用。 3....Weka 欢迎下一个机器学习工具——Weka，它也是开源软件。用户可以通过图形用户界面访问Weka。该软件非常人性化。它也被应用于研究和教学中。...Google Cloud AutoML在公司中非常受欢迎。...就像Google的Cloud AutoML一样，这是Microsoft的产品，可为用户提供机器学习服务。Azure机器学习工作室是建立模块和数据集连接的一种非常简单的方法。

5K0 0

八个方法干掉不平衡集

当我们训练一个不平衡数据集时，我们的模型会发生吗？...您可以在数据集中根据经验对它们进行抽样，或者可以使用像Naive Bayes这样的方法，它们在反向运行时可以单独对每个属性进行抽样。您将有更多的不同数据，但属性之间的非线性关系可能不会保留。...例如，Weka有一个CostSensitiveClassifier，它可以包装任何分类器，并对缺少分类应用自定义惩罚矩阵。如果确定了特定算法，并且无法重采样或者您的结果不佳，则使用惩罚是可取的。...对于灵感，看看Quora的非常有创意的答案“在分类，你如何处理不平衡的训练集？例如：将您的较大类分解为较小数目的其他类......使用一类分类器......（例如对待异常检测）...将不平衡训练集重新采样为不是一个平衡集，而是几个。在这些集合上运行分类器的集合可以产生比单独的分类器更好的结果，这些只是一些有趣的和创造性的想法，你可以多尝试的几个。

4522 0

Google Earth Engine ——Landsat 5 TM_TOA数据集DN值缩放的、校准的传感器辐射度数据集

Landsat 5 TM Collection 1 Tier 1校准的大气层顶部（TOA）反射率。校准系数从图像元数据中提取。关于TOA计算的细节，见Chander等人（2009）。...Landsat数据集是联邦创建的数据，因此属于公共领域，可以在没有版权限制的情况下使用、转让或复制。对美国地质调查局作为数据来源的确认或信用，应通过包括一行文字引用来提供，如下面的例子。...(产品、图像、照片或数据集名称）由美国地质调查局提供。例子。...Landsat-7图像由美国地质调查局提供请参阅美国地质调查局视觉识别系统指南，了解有关美国地质调查局产品的正确引用和鸣谢的进一步细节。

1241 0

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归|附代码数据

特征选择原数据集包含属性较多，为方便后续操作先对数据集进行特征选择处理。...支持向量机SVM算法算法原理支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面...换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好，对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。...缺点属性独立性的条件同时也是朴素贝叶斯分类器的不足之处。...数据集属性的独立性在很多情况下是很难满足的，因为数据集的属性之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。

8990 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭