数据不平衡 1.什么是数据不平衡 一般都是假设数据分布是均匀的，每种样本的个数差不多，但是现实情况下我们取到的数据并不是这样的，如果直接将分布不均的数据直接应用于算法，大多情况下都无法取得理想的结果。 这里着重考虑二分类，因为解决了二分类种的数据不平衡问题后，推而广之酒能得到多分类情况下 ...

类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃 ...

哈代-温伯格平衡定律（Hardy-Weinberg equilibrium）,即HW平衡，是指对于一个大且随机交配的种群，基因频率和基因型频率在没有迁移、突变和选择的条件下会保持不变。它是建立在一个理想的群体模式上的，有四个假设前提：1.群体无限大；2.随机婚配；3.没有突变；4.没有大规模迁移 ...

传统处理方法 1.加权 即其对不同类别分错的代价不同，这种方法的难点在于设置合理的权重，实际应用中一般让各个分类间的加权损失值近似相等。当然这并不是通用法则，还是需要具体问题具体分析。和代价敏感类 ...

上一篇介绍了从数据角度出发，如果去处理不平衡问题，主要是通过过采样和欠采样以及它们的改进方式。 本篇博客，介绍不平衡问题可以采样的算法。 一、代价敏感学习 在通常的学习任务中，假定所有样本的权重一般都是相等的，或者说误分类成本是相同的。但是在大多数实际应用中，这种假设是不正确的。 最简单 ...

常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低）、信用卡欺诈检测等等。 对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在整体的准确率很高。 但对于极不均衡的分类问题 ...

分类问题的一个underlying assumption是各个类别的数据都有自己的分布，当某类数据少到难以观察结构的时候，我们可以考虑抛弃该类数据，转而学习更为明显的多数类模式，而后将不符合多数类模式 ...

1.决策树和LR会使结果偏向与训练集多的类别，训练集少的类别会当成噪音或者被忽视 2.没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...