原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题   在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别 ...

解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： 1.样本的过采样和欠采样。 2..使用多个分类器进行分类。 3.将二分类问题转换成其他问题。 4.改变正负类别样本在模型中的权重。 一、样本的过采样和欠采样。 1.过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡 ...

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 ...

的类间样本数量分布不均衡等等。 除此之外，还存在其他的问题，本文不逐一列举。针对上述第4个问题，2 ...

在实际中，训练模型用的数据并不是均衡的，在一个多分类问题中，每一类的训练样本并不是一样的，反而是差距很大。比如一类10000，一类500，一类2000等。解决这个问题的做法主要有以下几种： 欠采样：就是把多余的样本去掉，保持这几类样本接近，在进行学习。（可能会导致过拟合） 过采样：就是增加比较 ...

深度学习样本不均衡问题解决 在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。 对不平衡样本 ...

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 ...