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 ...

转自：3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 （组织排版上稍有修改） 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”。 -----------------------------下面 ...

根据样本种类分布使用图像调用频率不同的方法解决。 1、将样本中的groundtruth读出来，存为一个列表； 2、统计训练样本列表中不同类别的矩形框个数，然后给每个类别按相应目标框数的倒数赋值，（数目越多的种类权重越小），形成按种类的分布直方图； 3、对于训练数据列表，每个epoch训练 ...

，不会直接把200个特征直接放到模型中去进行训练，而是会用一些方法，从这200个特征中挑选一些出来，放进模 ...

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 ...

样本不均衡问题 　　1.1 正负样本不均衡(负样本主导loss) 　　　　在一张图片中，检测目标只占 ...

##基础概念 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它 ...

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 ...