類別不平衡問題
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 ...
原文：平衡數問題
牛牛在研究他自己獨創的平衡數，平衡數的定義是：將一個數分成左右兩部分，分別成為兩個新的數。左右部分必須滿足以下兩點： ，左邊和右邊至少存在一位。 ，左邊的數每一位相乘如果等於右邊的數每一位相乘，則這個數稱為平衡數。例如： 這個數，分成 和 的話， ，則稱 為平衡數，再例如： 這個數，可以分成 和 ，所以 也是平衡數。而 無論怎樣分也不滿足平衡數。 注意：測試用例： 這種含有 個及以上 的數。 ...
2017-03-25 14:37 0 4557 推薦指數：
相關推薦
Imbalance data——數據不平衡問題
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 ...
類別不平衡問題 之 SMOTE算法
類別不平衡問題 類別不平衡問題，顧名思義，即數據集中存在某一類樣本，其數量遠多於或遠少於其他類樣本，從而導致一些機器學習模型失效的問題。例如邏輯回歸即不適合處理類別不平衡問題，例如邏輯回歸在欺詐檢測問題中，因為絕大多數樣本都為正常樣本，欺詐樣本很少，邏輯回歸算法會傾向於把大多數樣本 ...
怎樣解決樣本不平衡問題
這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難的，但絕對是最重要的問題之一。 一、數據不平衡 在學術研究與教學中，很多算法都有一個基本假設，那就是數據分布 ...
不平衡問題——算法角度
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 ...
類別不平衡問題和Softmax回歸
目錄 類別不平衡(class-imbalance) Softmax回歸模型 引入權重衰減(weight decay)項 Softmax回歸 VS. k個二元分類器 類別不平衡(class-imbalance) 當不同類 ...
類不平衡問題的處理辦法
類不平衡問題是分類任務中常遇到的問題，有的時候標簽的真實數據分布本身就是不平衡的。如何改善類不平衡問題，參考《applied predictive modeling》p290-p300，給出以下方案。有2個角度：數據角度、模型訓練角度 數據角度 1.調整樣本權重 這種方法主要是在提升法為基礎 ...