機器學習實戰4：Adaboost提升：病馬實例+非均衡分類問題
Adaboost提升算法是機器學習中很好用的兩個算法之一，另一個是SVM支持向量機；機器學習面試中也會經常提問到Adaboost的一些原理；另外本文還介紹了一下非平衡分類問題的解決方案，這個問題在面試中也經常被提到，比如信用卡數據集中，失信的是少數，5：10000的情況下怎么准確分類 ...
原文：機器學習——非均衡分類問題
在機器學習的分類問題中，我們都假設所有類別的分類代價是一樣的。但是事實上，不同分類的代價是不一樣的，比如我們通過一個用於檢測患病的系統來檢測馬匹是否能繼續存活，如果我們把能存活的馬匹檢測成患病，那么這匹馬可能就會被執行安樂死 如果我們把不能存活的馬匹檢測成健康，那么就會繼續喂養這匹馬。一個代價是錯殺一只昂貴的動物，一個代價是繼續喂養，很明顯這兩個代價是不一樣的。 性能度量 衡量模型泛化能力的評價標 ...
2016-12-19 17:24 0 1399 推薦指數：
相關推薦
機器學習--分類問題
機器學習--分類問題 分類問題是監督學習的一個核心問題，它從數據中學習一個分類決策函數或分類模 型(分類器（classifier）)，對新的輸入進行輸出預測，輸出變量取有限個離散值。 決策樹 決策樹 ...
機器學習分類問題中_訓練數據類別不均衡怎么解決
碰到樣本數據類別不均衡怎么辦？ 如果有 10000個樣例， 做二分類，9990條數據 都屬於 正類1， 如果不處理的話 預測全部結果為 1， 准確率也為 99%，但這顯然不是想要的結果。 碰到這樣樣本很不平衡的樣例，應該怎樣做。 前期數據准備 1. 欠采樣 ...
機器學習系列（二）——分類及回歸問題
機器學習基礎（二） 目錄 機器學習基礎（二） 3 分類算法 3.1 常用分類算法的優缺點？ 3.2 分類算法的評估方法 3.3 正確率能很好的評估分類算法嗎 3.4 什么樣的分類器是最好 ...
機器學習分類
本文參考了北京大學王文敏教授的《人工智能原理》課程 https://www.icourse163.org/course/PKU-1002188003?tid=1206730204 mooc課件中從三個角度來分類機器學習，此外我還補充了幾點 機器學習分類的視角有很多，從不同的角度可以了解 ...
三、機器學習的分類
三 -- Types of Learning 上節課我們主要介紹了解決線性分類問題的一個簡單的方法：PLA。PLA能夠在平面中選擇一條直線將樣本數據完全正確分類。而對於線性不可分的情況，可以使用Pocket Algorithm來處理。本節課將主要介紹一下機器學習有哪些種類，並進行歸納。 1. ...
機器學習中的類別不均衡問題
##基礎概念 類別不均衡是指在分類學習算法中，不同類別樣本的比例相差懸殊，它會對算法的學習過程造成重大的干擾。比如在一個二分類的問題上，有1000個樣本，其中5個正樣本，995個負樣本，在這種情況下，算法只需將所有的樣本預測為負樣本，那么它的精度也可以達到99.5%，雖然結果的精度很高，但它 ...
機器學習中樣本不均衡的問題
在實際中，訓練模型用的數據並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種： 欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合） 過采樣：就是增加比較 ...