（定义，举例，实例，问题，扩充，采样，人造，改变） 一、不平衡数据集 　1）定义 　　不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，这种情况下的数据称为不平衡数据 　2）举例 　　在二分类问题中，训练集中class 1的样本 ...

（1）准备数据过程中，遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码，用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉，结果今天发现，DMwR2包就有处理缺失值的函数，而且思想一致【大哭】 先奉上代码： install.packages("DMwR2"); library ...

一、概述 1.处理方法总结 （1）不平衡数据集 通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 （2）不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面 1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠 ...

数据类别不平衡/长尾分布？不妨利用半监督或自监督学习 在深度学习中处理不均衡数据集 一文教你如何处理不平衡数据集（附代码） 独家 | 指南：不平衡分类的成本敏感决策树（附代码&链接） NeurIPS 2020 | 数据类别不平衡/长尾分布？不妨利用 ...

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 ...

比作权重，此特征权重来源于数据本身，能够较好的适应数据集的改变； 2.采样 采样方法是通过对训练集进 ...

作者丨琥珀里有波罗的海 来源丨机器学习算法与Python实战 前言 数据不平衡问题在机器学习分类问题中很常见，尤其是涉及到“异常检测"类型的分类。因为异常一般指的相对不常见的现象，因此发生的机率必然要小很多。因此正常类的样本量会远远高于异常类的样本量，一般高达几个数量级。比如：疾病相关 ...

常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的，现实生活中经常遇到不平衡的数据集，比如广告点击预测（点击转化率一般都很小）、商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低）、信用卡欺诈检测等等。 对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在整体的准确率很高。 但对于极不均衡的分类问题 ...