关于样本不均衡问题
原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 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下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别 ...
原文：Python：SMOTE算法——样本不均衡时候生成新样本的算法
Python：SMOTE算法 直接用python的库， imbalanced learn imbalanced learn is a python package offering a number of re sampling techniques commonly used in datasets showing strong between class imbalance. It is co ...
2018-03-09 17:26 0 17715 推荐指数：
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样本不均衡问题
one-stage的检测精度比不上two-stage,一个主要原因是训练过程样本不均衡造成。样本不均衡主要包括两方面，一是正负样本的不均衡；二是难易样本的不均衡。目前主要的解决方法包括OHEM，S-OHEM，Focal Loss,A-fast-RCNN,GHM(梯度均衡化)。 1. ...
SMOTE算法解决样本不平衡
首先，看下Smote算法之前，我们先看下当正负样本不均衡的时候，我们通常用的方法： 抽样 常规的包含过抽样、欠抽样、组合抽样 过抽样：将样本较少的一类sample补齐 欠抽样：将样本较多的一类sample压缩 组合抽样：约定一个量级N，同时进行过抽样和欠抽样，使得正负样本量和等于 ...
常见算法面试之样本不均衡的解决办法、交叉熵以及HMM、MEMM vs CRF
---恢复内容开始--- 1、样本类别不均衡的解决办法 把数据进行采用的过程中通过相似性同时生成并插样“少数类别数据”，叫做SMOTE算法 对数据先进行聚类，再将大的簇进行随机欠采样或者小的簇进行数据生成 把监督学习变成无监督学习，舍弃掉标签把问题转化为一个无监督问题 ...
处理样本不均衡数据
处理样本不均衡数据一般可以有以下方法： 1、人为将样本变为均衡数据。 上采样：重复采样样本量少的部分，以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。 下采样：减少采样样本量多的部分，以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数 ...
数据抽样及样本不均衡处理
一、数据抽样 抽样的组织形式有： （1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总体中抽取样本。该方法适用于个体分布均匀的场景。 （2）分层抽样：先对总体分组，再从每组中随机抽样。该方法适用于带有分类逻辑属性的数据。 （3）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，计算抽样间隔，然后按照固定间隔 ...
样本不均衡对模型的影响
在做项目的时候，发现在训练集中，正负样本比例比例在1:7左右，虽然相差不多（但在实际获取的样本比例大概在1:2000左右），所以有必要探讨一下在样本不均衡的情况下，这些训练数据会对模型产生的影响。 在实际的模型选取中，采用了SVM和textCNN这两种模型对文本进行分类，下面分别看一下这两种 ...
如何解决样本不均衡问题
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡 ...