出发的不平衡数据集的处理方法以及对应的python库(imblearn)。 1.过采样 从少数类的 ...
为了建模,处理不平衡数据,想使用SMOTEENN方法进行数据平衡处理,为此需要下载对应的包imblearn 最开始直接从anaconda中进行: conda install imblearn 报错说源中没有对应的包 于是将安装语句改为改为: conda install c glemaitre imbalanced learn 安装 成功 ...
2020-02-09 20:37 0 1847 推荐指数:
出发的不平衡数据集的处理方法以及对应的python库(imblearn)。 1.过采样 从少数类的 ...
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 ...
传统处理方法 1.加权 即其对不同类别分错的代价不同,这种方法的难点在于设置合理的权重,实际应用中一般让各个分类间的加权损失值近似相等。当然这并不是通用法则,还是需要具体问题具体分析。和代价敏感类似 有如下加权方法: 概率权重法:当数量差距不那么悬殊时,把各类标签的实例出现的频率 ...
摘自数据常青藤 样本分布不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,并很难从中提取规律;即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数据上时,模型的准确性和鲁棒性将很差。 样本分布不平衡主要在于不同类别间的样本比例差异,以笔者的工作经验看,如果不同分 ...
常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的,现实生活中经常遇到不平衡的数据集,比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。 对于不平衡数据集,一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类,体现在整体的准确率很高。 但对于极不均衡的分类问题 ...
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文来自云+社区翻译社,作者ArrayZoneYour 在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说,在银行或者金融的数据 ...
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 ...
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 ...