机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后 ...
原文：不平衡分类学习方法 --Imbalaced_learn
最近在进行一个产品推荐课题时,由于产品的特性导致正负样本严重失衡,远远大于 : 的比例 个人认为 : 是建模时正负样本的一个临界点 ,这样的样本不适合直接用来建模,例如正负样本的比例达到了 : ,就算算法全部预测为另一样本,准确率也会达到 .具有很大的局限性. 处理不平衡样本的方法 解决方法主要分为两个方面。 第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某 ...
2018-05-21 19:30 0 1470 推荐指数：
相关推荐
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？
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 ...
面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记
高维不平衡数据的特征（属性）较多，类标号中的类别分布不均匀的数据。 高维数据分类难本质问题： 1.密度估计难问题; 2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加; 3.Hughes问题：给出了一个广义上的数据测量复杂度，训练样本数量和分类精度三者间的关系即对有限 ...
不平衡数据分类算法介绍与比较
不平衡数据分类算法介绍与比较 作者：a358463121 介绍 在数据挖掘中，经常会存在不平衡数据的分类问题，比如在异常监控预测中，由于异常就大多数情况下都不会出现，因此想要达到良好的识别效果普通的分类算法还远远不够，这里介绍几种处理不平衡数据的常用方法及对比。 符号表 ...
2. 数据不平衡的分类器评价指标
1. 数据不平衡的数据处理 2. 数据不平衡的分类器评价指标 1. 分类器评价指标 1.1 混淆矩阵 在数据不平衡的分类任务中，我们不在使用准确率当作模型性能度量的指标，而是使用混淆矩阵、精准率、召回率、F1值当作模型的性能度量指标。 TP（True Positive）：真实 ...
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 在二分类问题中，通常假设正负类别相对均衡，然而实际应用中类别不平衡的问题，如100, 1000, 10000倍 ...
分类中解决类别不平衡问题
1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例 ...