在机器学习中我们经常会遇到一个比较让人头疼的问题，就是样本类别比例失衡,在我第一次参加的Kaggle的比赛中，是一个而分类问题，给定的训练集样本中正负样本的比例大致达到惊人的 ： 。 通过网上搜集资料，其实针对这样的情况解决办法可以分为三种： 第一种: 将正向样本进行重复混入训练样本中 因为训练的指引来自损失函数，损失函数的影响因素分别来自 错分为 和 错分为 ，当通过重复正向样本增加比例后，相当 ...
2018-04-18 23:01 0 1257 推荐指数：
一、为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员，最怕的是什么，当然是统计结果不靠谱。统计结果不靠谱包括两方面：一个是假阴性，一个是假阳性。假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了，假阳性可以理解为一大堆青蛙，你不知道哪个才是你的真命天子。假阴性就罢了，最多让你错过 ...
根据样本种类分布使用图像调用频率不同的方法解决。 1、将样本中的groundtruth读出来，存为一个列表； 2、统计训练样本列表中不同类别的矩形框个数，然后给每个类别按相应目标框数的倒数赋值，（数目越多的种类权重越小），形成按种类的分布直方图； 3、对于训练数据列表，每个epoch训练 ...
转自：3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 （组织排版上稍有修改） 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”。 -----------------------------下面 ...
属于这种情况。 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上。导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难 ...
方法一：Hard Negative Mining 参考：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/8043347.html 方法二：Focal Loss 参考：http ...
假设正类样本远多于负类 1、线性可分的情况 假设真实数据集如下： 由于负类样本量太少，可能会出现下面这种情况 使得分隔超平面偏向负类。严格意义上，这种样本不平衡不是因为样本数量的问题，而是因为边界点发生了变化 2、线性不可分的情况 源数据以及理想的超平面情况 ...
正负样本比率失衡SMOTE 目录 正负样本比率失衡SMOTE 背景 公式 python实现 代码的使用方法 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果，但是正负样本差距太大，而处理 ...
所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。 大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。 例如：1000万条数据，其中占比50万条的少数分类样本属于这种情况。 小数 ...
