從重采樣到數據合成：如何處理機器學習中的不平衡分類問題？ 轉載自【機器之心】http://www.jiqizhixin.com/article/2499本文作者為來自 KPMG 的數據分析顧問 Upasana Mukherjee 如果你研究過一點機器學習和數據科學，你肯定遇到過不平衡的類分布 ...

。 　　類別不平衡（class-imbalance）就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情 ...

機器學習中的數據不平衡問題 摘自：http://wap.sciencenet.cn/blogview.aspx?id=377102 最近碰到一個問題，其中的陽性數據比陰性數據少很多，這樣的數據集在進行機器學習的時候會使得學習到的模型更偏向於預測結果為陰性 ...

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 ...

處理不平衡的數據集的時候，可以使用對數據加權來提高數量較小類的被選中的概率，具體方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0 ...

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 ...

http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 http://blog.csdn.net/lxg0807/article/details/71440477   在很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別 ...