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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 ...

在实际生产中，可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的不平衡，即类别之间的比例严重失调。 为了解决数据的非平衡问题，2002年Chawla提出了SMOTE算法，并受到学术界和工业界的一致认同。本文将对Smote算法，Smote算法的几个变形，以及一个smote ...

一、业务背景 日常工作、比赛的分类问题中常遇到类别型的因变量存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。 样本量差距过大会导致建模效果偏差。 例如逻辑回归不适合处理类别不平衡问题，会倾向于将样本判定为大多数类别，虽然能达到很高的准确率，但是很低的召回率。 出现样本不均衡场景主要有 ...

目录 类别不平衡(class-imbalance) Softmax回归模型 引入权重衰减(weight decay)项 Softmax回归 VS. k个二元分类器 类别不平衡(class-imbalance) 当不同类别 ...

本文详细介绍了类别不平衡问题，目录： 1 什么是类别不平衡问题？ 2 类别不平衡导致分类困难的原因？ 3 类别不平衡的解决方法？ 4 如何选择类别不平衡中学习的评价指标？ 5 关于解决方法选择的一些建议？ 6 小结 1 什么是类别不平衡问题？ 类别不平衡 ...

在前段时间做本科毕业设计的时候，遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多，而有些类别的样本数量极少，也就是所谓的类不平衡（class-imbalance）问题。 本篇简述了以下内容： 什么是类不平衡问题 为什么类不平衡 ...