不平衡数据集的处理
一、不平衡数据集的定义 所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。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，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。 不平衡 ...
原文：使用catboost解决ML中高维度不平衡数据集挑战的解决方案
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2019-02-10 11:54 0 738 推荐指数：
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【Deep Learning】深度学习中数据集分布不平衡问题的解决方法 https://blog.csdn.net/heiheiya https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details ...
不平衡数据集的处理方法
（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 ...
R 语言 缺失值处理并使用SMOTE处理不平衡数据集
（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 ...
【机器学习】如何解决数据不平衡问题
在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。 什么是类别不平衡问题 ...
机器学习，数据——数据集不平衡处理
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 ...
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深度学习中不平衡数据集处理办法资源汇总
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 ...