在實際生產中，可能會碰到一種比較頭疼的問題，那就是分類問題中類別型的因變量可能存在嚴重的不平衡，即類別之間的比例嚴重失調。 為了解決數據的非平衡問題，2002年Chawla提出了SMOTE算法，並受到學術界和工業界的一致認同。本文將對Smote算法，Smote算法的幾個變形，以及一個smote ...

1. 數據不平衡的數據處理 2. 數據不平衡的分類器評價指標 1. 分類器評價指標 1.1 混淆矩陣 在數據不平衡的分類任務中，我們不在使用准確率當作模型性能度量的指標，而是使用混淆矩陣、精准率、召回率、F1值當作模型的性能度量指標。 TP（True Positive）：真實 ...

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 ...

下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡，為了使得學習達到更好的效果，因此需要解決該類別不 ...

傳統處理方法 1.加權 即其對不同類別分錯的代價不同，這種方法的難點在於設置合理的權重，實際應用中一般讓各個分類間的加權損失值近似相等。當然這並不是通用法則，還是需要具體問題具體分析。和代價敏感類似 　　有如下加權方法： 　　概率權重法：當數量差距不那么懸殊時，把各類標簽的實例出現的頻率 ...

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 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 ...