写在前面：首先需要明确了解的是正负样本比例悬殊不是本质原因，而是表象，不均衡导致模型表现差的本质原因是；1.类别分布的重叠，简单来说就是不同类别的特非常接近，或者更极端的是特征没差的情况下标签却不同；2.噪声问题，很多完全没用的样本被引入，比如因为一些意外的原因标注错误的样本等；3.类别分布的子 ...

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 ...

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 ...

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 ...

摘要：实时搜索都会面临一个通用的问题，就是浏览器请求后台接口都是异步的，如果先发起请求的接口后返回数据，列表/表格中显示的数据就很可能会是错乱的。 本文分享自华为云社区《如何解决异步接口请求快慢不均导致的数据错误问题？》，原文作者：Kagol 。 引言 搜索功能，我想很多业务都会涉及 ...

　　不平衡程度相同（即正负样本比例类似）的两个问题，解决的难易程度也可能不同，因为问题难易程度还取决于我们所拥有数据有多大。比如在预测微博互动数的问题中，虽然数据不平衡，但每个档位的数据量都很大——最少的类别也有几万个样本，这样的问题通常比较容易解决；而在癌症诊断的场景中，因为患癌症的人 ...

DevUI 是一款面向企业中后台产品的开源前端解决方案，它倡导沉浸、灵活、至简的设计价值观，提倡设计者为真实的需求服务，为多数人的设计，拒绝哗众取宠、取悦眼球的设计。如果你正在开发 ToB 的工具类产品，DevUI 将是一个很不错的选择！ 引言 搜索功能，我想很多业务都会涉及，这个功能 ...

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 ...