數據不平衡 1.什么是數據不平衡 一般都是假設數據分布是均勻的，每種樣本的個數差不多，但是現實情況下我們取到的數據並不是這樣的，如果直接將分布不均的數據直接應用於算法，大多情況下都無法取得理想的結果。 這里着重考慮二分類，因為解決了二分類種的數據不平衡問題后，推而廣之酒能得到多分類情況下 ...

類別不平衡問題指分類任務中不同類別的訓練樣本數目差別很大的情況。一般來說，不平衡樣本會導致訓練模型側重樣本數目較多的類別，而“輕視”樣本數目較少類別，這樣模型在測試數據上的泛化能力就會受到影響。一個例子，訓練集中有99個正例樣本，1個負例樣本。在不考慮樣本不平衡的很多情況下，學習算法會使分類器放棄 ...

哈代-溫伯格平衡定律（Hardy-Weinberg equilibrium）,即HW平衡，是指對於一個大且隨機交配的種群，基因頻率和基因型頻率在沒有遷移、突變和選擇的條件下會保持不變。它是建立在一個理想的群體模式上的，有四個假設前提：1.群體無限大；2.隨機婚配；3.沒有突變；4.沒有大規模遷移 ...

傳統處理方法 1.加權 即其對不同類別分錯的代價不同，這種方法的難點在於設置合理的權重，實際應用中一般讓各個分類間的加權損失值近似相等。當然這並不是通用法則，還是需要具體問題具體分析。和代價敏感類 ...

上一篇介紹了從數據角度出發，如果去處理不平衡問題，主要是通過過采樣和欠采樣以及它們的改進方式。 本篇博客，介紹不平衡問題可以采樣的算法。 一、代價敏感學習 在通常的學習任務中，假定所有樣本的權重一般都是相等的，或者說誤分類成本是相同的。但是在大多數實際應用中，這種假設是不正確的。 最簡單 ...

常用的分類算法一般假設不同類的比例是均衡的，現實生活中經常遇到不平衡的數據集，比如廣告點擊預測（點擊轉化率一般都很小）、商品推薦（推薦的商品被購買的比例很低）、信用卡欺詐檢測等等。 對於不平衡數據集，一般的分類算法都傾向於將樣本划分到多數類，體現在整體的准確率很高。 但對於極不均衡的分類問題 ...

分類問題的一個underlying assumption是各個類別的數據都有自己的分布，當某類數據少到難以觀察結構的時候，我們可以考慮拋棄該類數據，轉而學習更為明顯的多數類模式，而后將不符合多數類模式 ...

1.決策樹和LR會使結果偏向與訓練集多的類別，訓練集少的類別會當成噪音或者被忽視 2.沒有很好的衡量不平衡問題的評價方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...