分类问题中的数据不平衡问题
下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别不平衡，为了使得学习达到更好的效果，因此需要解决该类别不 ...
原文：运输问题中产销不平衡问题（表上作业法和LINGO方法）
对于产销不平衡问题有两种情况： 供大于求 产大于销 增加虚拟销地 供不应求 产小于销 增加虚拟产地 例如以下例题： 这个题中，总产量为 ，总销量为 ，故而我们知道这个问题属于供不应求。 .这个问题可以采用笔算的方式： 表上作业法 得到初始方案 检验基变量个数是否为m n 个，若不是，则说明初始解退化，需要不足基变量个数 如填写一个数字同时满足了一厂一商，则需在同行或同列中填写一个数字 ，以保证恰好 ...
2020-03-29 21:32 0 3620 推荐指数：
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运输问题中表上作业法实现
Step1：初始基可行解确定 方法1：西北角法 西北角法函数文件 function [B,X]=XiBeiJiao(demand,supply,cost) [m,n] = size(cost) B = zeros(m,n);X=zeros(m,n) B(1,1 ...
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 ...
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 ...
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Imbalance data——数据不平衡问题
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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 ...
怎样解决样本不平衡问题
这几年来，机器学习和数据挖掘非常火热，它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时，越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界，而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的，但绝对是最重要的问题之一。 一、数据不平衡 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布 ...