欠采样和过采样解决分类样本不平衡问题
什么是样本不平衡 对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。 类别不平衡 ...
原文：分类问题中的过采样和欠采样
在分类问题中，有存在正反例数目差异较大的情况，这种情况叫做类别不平衡。 针对这种问题，解决方式主要有 种：假设正例数量大，反例数目极小。 减少正例的数量，使得数据平衡，再进一步分类，这种情况属于 欠采样 增加反例的数目平衡数据，再分类，这种称为 过采样 阈值移动：直接使用原始数据进行分类，但在用训练好的分类器进行预测时，将下式加入到决策过程中，以调整正反例的平衡性。 ...
2018-08-03 15:38 0 4201 推荐指数：
相关推荐
降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样，上采样
采样： 2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难 ...
机器学习中的 上采样 下采样 过采样 欠采样
1. 过采样和欠采样 这是两种解决分类训练过程中数据量不平衡的采样方法 拿二分类举例，期望阳性样本数量：阴性样本数量 = 1：1，但实际上阳性样本数量：阴性样本数量 = 1000：100 过采样 将100数据复制10份，达到两个样本数量之比为1000：1000 欠采样 将1000数据 ...
Python sklearn 实现过采样和欠采样
Imblearn package study 准备知识 1 Compressed Sparse RowsCSR 压缩稀疏的行 过采样Over-sampling 1 实用性的例子 11 朴素随机过采样 12 ...
欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响
项目中出现了二分类数据不平横问题，研究总结下对于类别不平横问题的处理经验： 为什么类别不平横会影响模型的输出？ 许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。在数据不平衡时，默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别。 因此可以在实际应用中，解决办法 ...
电流高端采样问题
差分运算放大器原理 电流测试电路，采用运放的方式作电流检测可以分为：“高端电流检测”和“低端电流检测”。如下图： 高端电流检测优点：-可以检测区分负载是否短路-无地电平干扰缺点 ...
上采样/下采样
下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中的样本数据量相同，且以数据量少的一方的样本数量 ...
图像的上采样 下采样
目的 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的： 1、使得图像符合显示区域的大小； 2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示 ...