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 ...

所谓不平衡指的是：不同类别的样本数量差异非常大。 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。大数据分布不均衡：例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡：例如拥有1000条数据样本的数据集中，其中占有10条的少数分类样本便于 ...

样本既然是随机变量, 就有一定的概率分布, 这个概率分布就叫作样本分布. 样本分布是样本所受随机性影响的最完整的描述. 要决定样本分布, 就要根据观察值的具体指标的性质 (这往往涉及有关的专业知识), 以及对抽样方式和对试验进行的方式的了解, 此外常常还必须加一些人为的假定 EX1: 一大批 ...

处理样本不均衡数据一般可以有以下方法： 1、人为将样本变为均衡数据。 上采样：重复采样样本量少的部分，以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。 下采样：减少采样样本量多的部分，以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数 ...

一、数据抽样 抽样的组织形式有： （1）简单随机抽样：按等概率原则直接从总体中抽取样本。该方法适用于个体分布均匀的场景。 （2）分层抽样：先对总体分组，再从每组中随机抽样。该方法适用于带有分类逻辑属性的数据。 （3）等距抽样：先将总体中的每个个体按顺序编号，计算抽样间隔，然后按照固定间隔 ...

在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习 ...

工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正负样本分布？构造后如何解决训练数据与预测的分布不一致？ 上采样、下采样、代价敏感，没什么好办法。 这个之前调研过，主要分重采样和欠采样！这种不平衡是因为比率的不平衡 ...

定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡 ...