1.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 2.没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...

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 ...

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 ...

最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性。查找了相关的一些文献，了解了一些解决这个问题的一些方法和技术。 首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高 ...

上一篇介绍了从数据角度出发，如果去处理不平衡问题，主要是通过过采样和欠采样以及它们的改进方式。 本篇博客，介绍不平衡问题可以采样的算法。 一、代价敏感学习 在通常的学习任务中，假定所有样本的权重一般都是相等的，或者说误分类成本是相同的。但是在大多数实际应用中，这种假设是不正确的。 最简单 ...

。 　　类别不平衡（class-imbalance）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 ...

/libsvm-for-unbalanced-data 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 http://blog.csdn ...

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 ...