类别不平衡问题
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 ...
原文：类别不平衡问题解决方式
PS:做过一个天文图像的分类项目 分三类，数量量级差别大 ，里面存在严重的分类不平衡问题，查阅后，类别不平衡主要有以下几个方式处理。 采样： 采样法常分为上采样和下采样：上采样是通过把少量数据类别的数据重复复制抽取的方法使各类别的数据比例维持在合理的比例，但是这样做很容易造成过拟合。下采样是通过从多数数据类中筛选出部分数据使各个类别的数据维持在合理的比例中，但是这样的方法容易丢失关键数据，在数据 ...
2020-03-07 14:31 0 1055 推荐指数：
相关推荐
分类中解决类别不平衡问题
1.什么是类别不平衡问题 如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例 ...
类别不平衡问题 之 SMOTE算法
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 ...
类别不平衡问题和Softmax回归
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 ...
详解类别不平衡问题
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 ...
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 在二分类问题中，通常假设正负类别相对均衡，然而实际应用中类别不平衡的问题，如100, 1000, 10000倍 ...
机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后 ...