機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 在二分類問題中,通常假設正負類別相對均衡,然而實際應用中類別不平衡的問題,如100, 1000, 10000倍 ...
機器學習之類別不平衡問題 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 采樣方法 完整代碼 前兩篇主要談類別不平衡問題的評估方法,重心放在各類評估指標以及ROC和PR曲線上,只有在明確了這些后,我們才能據此選擇具體的處理類別不平衡問題的方法。本篇介紹的采樣方法是其中比較常用的方法,其主要目的是通過改變原有的不平衡樣本集,以期獲得一個平衡的樣本分布,進而學習出 ...
2018-07-28 19:12 2 10974 推薦指數:
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 在二分類問題中,通常假設正負類別相對均衡,然而實際應用中類別不平衡的問題,如100, 1000, 10000倍 ...
引言:我們假設有這種情況,訓練數據有反例998個,正例2個,模型是一個永遠將新樣本預測為反例的學習器,就能達到99.8%的精度,這樣顯然是不合理的。 類別不平衡:分類任務中不同類別的訓練樣例數差別很大。 一般我們在訓練模型時,基於樣本分布均勻的假設。從線性分類器的角度 ...
類別不平衡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況 常用的做法有三種,分別是1.欠采樣, 2.過采樣, 3.閾值移動 由於這幾天做的project的target為正值的概率不到4%,且數據量足夠大,所以我采用了欠采樣: 欠采樣,即去除一些反例使得正、反例數目接近,然后再進行學習 ...
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 ROC曲線和PR(Precision - Recall)曲線皆為類別不平衡問題中常用的評估方法,二者既有 ...
在前段時間做本科畢業設計的時候,遇到了各個類別的樣本量分布不均的問題——某些類別的樣本數量極多,而有些類別的樣本數量極少,也就是所謂的類不平衡(class-imbalance)問題。 本篇簡述了以下內容: 什么是類不平衡問題 為什么類不平衡 ...
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 ...
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 ...
在機器學習的實踐中,我們通常會遇到實際數據中正負樣本比例不平衡的情況,也叫數據傾斜。對於數據傾斜的情況,如果選取的算法不合適,或者評價指標不合適,那么對於實際應用線上時效果往往會不盡人意,所以如何解決數據不平衡問題是實際生產中非常常見且重要的問題。 什么是類別不平衡問題 ...