从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？ 转载自【机器之心】http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者为来自 KPMG 的数据分析顾问 Upasana Mukherjee 如果你研究过一点机器学习和数据科学，你肯定遇到过不平衡的类分布 ...

。 　　类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情 ...

机器学习中的数据不平衡问题 摘自：http://wap.sciencenet.cn/blogview.aspx?id=377102 最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性 ...

类不平衡问题是分类任务中常遇到的问题，有的时候标签的真实数据分布本身就是不平衡的。如何改善类不平衡问题，参考《applied predictive modeling》p290-p300，给出以下方案。有2个角度：数据角度、模型训练角度 数据角度 1.调整样本权重 这种方法主要是在提升法为基础 ...

处理不平衡的数据集的时候，可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率，具体方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0 ...

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 ...

http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/71440477   在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别 ...