本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。 分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis ...

定义 以二分类问题为例，假设我们的数据集是S，数据集中的多数类为S_maj，少数类为S_min，通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1，甚至是10000:1，这种情况下为不平衡数据，不平衡数据的学习即需要在如此分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 问题：不均衡 ...

1、样本不均衡问题 主要分为以下几类：1）每个类别的样本数量不均衡2）划分样本所属类别的难易程度不同 2、Focal loss focal loss用来解决难易样本数量不均衡，重点让模型更多关注难分样本，少关注易分样本。假设正样本（label=1）少，负样本多，定义focal loss ...

摘要：现有的处理不平衡数据/长尾分布的方法绝大多数都是针对分类问题，而回归问题中出现的数据不均衡问题确极少被研究。 本文分享自华为云社区《如何解决回归任务数据不均衡的问题？》，原文作者：PG13。 现有的处理不平衡数据/长尾分布的方法绝大多数都是针对分类问题，而回归问题中出现的数据 ...

序言： 对于小目标图像分割任务，一副图画中往往只有一两个目标，这样会加大网络训练难度，一般有三种方法解决： 1、选择合适的loss，对网络进行合理优化，关注较小的目标。 2、改变网络结构，使用attention机制。 3、类属attention机制，即先检测目标区域，裁剪后再分割训练 ...

摘要：目前复杂问题包括两种：含约束的问题和多跳关系问题。本文对ACL2020 KBQA 基于查询图生成的方法来回答多跳复杂问题这一论文工作进行了解读，并对相关实验进行了复现。 1、摘要 1.1 复杂问题 1）带约束的问题 2）多跳关系问题 1.2 提出一种改进的阶段式查询图生成 ...

一、概述 公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近发现出现了hdfs数据存储不均衡的现象，其中有一个datanode使用了65%，而有一个只使用了20%。hadoop集群使用的时间长了会出现这种数据不均衡的问题，当然hadoop提供了解决方案，就是使用balancer，默认进行 ...

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 ...