机器不学习 jqbxx.com -机器学习好网站 机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这 ...

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 ...

类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种，分别是1.欠采样， 2.过采样， 3.阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%，且数据量足够大，所以我采用了欠采样： 欠采样，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习 ...

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 ...

In [2]: ...

类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本 ...

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 ...