.决策树和LR会使结果偏向与训练集多的类别，训练集少的类别会当成噪音或者被忽视 .没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。 Normal . 磅 false false false EN US ZH CN X NONE Style Definitions table.MsoNormalTable mso style name:普通表格 mso tstyle rowband size: mso tst ...
2019-02-27 15:04 0 536 推荐指数：
处理不平衡的数据集的时候，可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率，具体方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0 ...
人有悲欢离合，月有阴晴圆缺。中秋佳节，为大家奉上一篇关于目标检测中“阴晴圆缺”不平衡的综述：Imbalance Problems in Object Detection: A Review (https://arxiv.org/abs/1909.00169, under review ...
类别不平衡问题是指：在分类任务中，数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊。 类别不平衡问题会造成这样的后果：在数据分布不平衡时，其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别：输出多数类会带来更高的分类准确率，但在我们所关注的少数类中表现不佳。 处理这个问题通常有3种方法 ...
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 ...
类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说，不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别，而“轻视”样本数目较少类别，这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子，训练集中有99个正例样本，1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下，学习算法会使分类器放弃 ...
1.数据不平衡概述 1.1 数据不平衡介绍 数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户 ...
【IJCAI-2018】搜索广告 - 不平衡数据 Imbalanced Data 我并不擅长做比赛，也不擅长构造特征，也不擅长调参数，也没有服务器可以并行。大家的baseline都比我的模型要好。在这里写这篇文章，主要是想跟大家分享下我对数据的理解，以及我思考的一个大概框架，希望对大家能 ...
1.数据不平衡介绍 数据不平衡，又称样本比例失衡。对于二分类问题，在正常情况下，正负样本的比例应该是较为接近的，很多现有的分类模型也正是基于这一假设。但是在某些特定的场景下，正负样本的比例却可能相差悬殊，如社交网络中的大V判断、电商领域的恶意差评检测、金融领域的欺诈用户判断、风控领域的异常行为 ...
