定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡 ...

本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis ...

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 ...

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 ...

在深度学习中处理不均衡数据集 在深度学习中处理不均衡数据集 作者：George Seif 编译：ronghuaiyang，参考AI公园 1.过采样和欠采样 ...

在数据量大的时候，硬中断和软中断会形成瓶颈。 网卡接收数据包，从网卡产生中断信号，CPU将网络数据包拷贝到内核，然后进行协议栈的处理，最后将数据部分传递给用户空间，但硬件中断处理仅仅做从网卡拷贝数据的工作，而协议栈的处理的工作就交给软中断处理。所以当硬中断和软中断集中在cpu0的时候，会给调度 ...

目前正在做的一个项目碰到了样本不均衡的问题，转载博主的文章以方便项目改进研究 原文：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/77948345 论文链接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念1、类间 ...

不均衡样本集的处理 不均衡样本在分类时会出现问题，本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于训练数据的样本分布于测试时期望的样本分布不一致（如训练集正负样本比例是1:99，而实际测试时期望的正负样本比例是1:1）；也可能是由于训练阶段不同类 ...