一、為什么要校正case和control數量比例不平衡情況 試問作為生信屆人員，最怕的是什么，當然是統計結果不靠譜。統計結果不靠譜包括兩方面：一個是假陰性，一個是假陽性。假陰性可以理解為白天鵝被誤當成丑小鴨了，假陽性可以理解為一大堆青蛙，你不知道哪個才是你的真命天子。假陰性就罷了，最多讓你錯過 ...

根據樣本種類分布使用圖像調用頻率不同的方法解決。 1、將樣本中的groundtruth讀出來，存為一個列表； 2、統計訓練樣本列表中不同類別的矩形框個數，然后給每個類別按相應目標框數的倒數賦值，（數目越多的種類權重越小），形成按種類的分布直方圖； 3、對於訓練數據列表，每個epoch訓練 ...

轉自：3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題 | 數據常青藤 （組織排版上稍有修改） 3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題 說明：本文是《Python數據分析與數據化運營》中的“3.4 解決樣本類別分布不均衡的問題”。 -----------------------------下面 ...

屬於這種情況。 樣本類別分布不平衡主要出現在分類問題的建模上。導致樣本量少的分類所包含的特征過少，很難 ...

方法一：Hard Negative Mining 參考：https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/8043347.html 方法二：Focal Loss 參考：http ...

假設正類樣本遠多於負類 1、線性可分的情況 假設真實數據集如下： 由於負類樣本量太少，可能會出現下面這種情況 使得分隔超平面偏向負類。嚴格意義上，這種樣本不平衡不是因為樣本數量的問題，而是因為邊界點發生了變化 2、線性不可分的情況 源數據以及理想的超平面情況 ...

正負樣本比率失衡SMOTE 目錄 正負樣本比率失衡SMOTE 背景 公式 python實現 代碼的使用方法 背景 這幾天測試天池的優惠券預測數據在dnn上面會不會比集成樹有較好的效果，但是正負樣本差距太大，而處理 ...

所謂不均衡指的是不同類別的樣本量差異非常大。從數據規模上分為大數據分布不均衡和小數據分布不均衡兩種。 大數據分布不均衡：數據規模大，其中的小樣本類的占比較少。但從每個特征的分布來看，小樣本也覆蓋了大部分或全部特征。 例如：1000萬條數據，其中占比50萬條的少數分類樣本屬於這種情況。 小數 ...