處理樣本不均衡數據
處理樣本不均衡數據一般可以有以下方法： 1、人為將樣本變為均衡數據。 上采樣：重復采樣樣本量少的部分，以數據量多的一方的樣本數量為標准，把樣本數量較少的類的樣本數量生成和樣本數量多的一方相同。 下采樣：減少采樣樣本量多的部分，以數據量少的一方的樣本數量為標准。 2、調節模型參數 ...
原文：數據抽樣及樣本不均衡處理
一 數據抽樣 抽樣的組織形式有： 簡單隨機抽樣：按等概率原則直接從總體中抽取樣本。該方法適用於個體分布均勻的場景。 分層抽樣：先對總體分組，再從每組中隨機抽樣。該方法適用於帶有分類邏輯屬性的數據。 等距抽樣：先將總體中的每個個體按順序編號，計算抽樣間隔，然后按照固定間隔抽取個體。該方法適用於個體分布均勻或呈現明顯的均勻分布規律，無明顯趨勢或周期性規律的數據。 整群抽樣：將總體分為若干部分， 每個部 ...
2018-04-18 08:44 0 884 推薦指數：
相關推薦
關於樣本不均衡問題
原文地址：一只鳥的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分類中如何處理訓練集中不平衡問題 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下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別 ...
樣本不均衡問題
one-stage的檢測精度比不上two-stage,一個主要原因是訓練過程樣本不均衡造成。樣本不均衡主要包括兩方面，一是正負樣本的不均衡；二是難易樣本的不均衡。目前主要的解決方法包括OHEM，S-OHEM，Focal Loss,A-fast-RCNN,GHM(梯度均衡化)。 1. ...
機器學習-樣本不均衡問題處理
在機器學習中，我們獲取的數據往往存在一個問題，就是樣本不均勻。比如你有一個樣本集合，正例有9900個，負例100個，訓練的結果往往是很差的，因為這個模型總趨近於是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准確率，看起來挺不錯的，但是我們要預測的負樣本很可能一個都預測不出來。 這種情況，在機器學習 ...
樣本不均衡對模型的影響
在做項目的時候，發現在訓練集中，正負樣本比例比例在1:7左右，雖然相差不多（但在實際獲取的樣本比例大概在1:2000左右），所以有必要探討一下在樣本不均衡的情況下，這些訓練數據會對模型產生的影響。 在實際的模型選取中，采用了SVM和textCNN這兩種模型對文本進行分類，下面分別看一下這兩種 ...
如何解決樣本不均衡問題
解決樣本不均衡的問題很多，主流的幾個如下： 1.樣本的過采樣和欠采樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過采樣和欠采樣。 1.過采樣：將稀有類別的樣本進行復制，通過增加此稀有類樣本的數量來平衡 ...
機器學習-WOE&IV編碼&分箱 、樣本類別分布不均衡處理（過抽樣、欠抽樣）
WOE&IV編碼&分箱 IV的概念和作用 概念： IV的全稱是Information Value，中文意思是信息價值，或者信息量。 作用： ...
Bert文本分類實踐（三）：處理樣本不均衡和提升模型魯棒性trick
目錄 寫在前面 緩解樣本不均衡 模型層面解決樣本不均衡 Focal Loss pytorch代碼實現 數據層面解決樣本不均衡 提升模型魯棒性 對抗訓練 對抗 ...