2019-08-27 11:01:52 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了1 ：1000甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢？本质原因是模型在训练时优化 ...

样本不均衡时出现问题的原因 本质原因：模型在训练时优化的目标函数和测试时使用的评价标准不一致 这种不一致： 训练数据的样本分布与测试时期望的样本分布不一致 训练阶段不同类别的权重（重要性）与测试阶段不一致 解决方法 基于数据的方法 对数据进行 ...

在构建模型前，需要将样本集划分为训练集、验证集、测试集，按什么比例划分比较合适呢？ 在机器学习发展的小数据量时代，常见做法是将所有数据三七分，就是人们常说的70%验证集，30%测试集，如果没有明确设置验证集，也可以按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍认可 ...

图像识别训练样本集 ImageNet ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛 ...

library(caret) PS：根据因变量特征值进行数据分区，outp$V1 其中outp为因变量列表，V1为特征值的name 按照p=0.7划分，训练集占70%，测试集占30% ...

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 ...

目前正在做的一个项目碰到了样本不均衡的问题，转载博主的文章以方便项目改进研究 原文：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/77948345 论文链接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念1、类间 ...

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 ...