原文:正負樣本不均衡的解決辦法

轉載自:http: blog.csdn.net lujiandong article details 這幾年來,機器學習和數據挖掘非常火熱,它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時,越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界,而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難的,但絕對是最重要的問題之一。 一 數據不平衡 在學術研究與教學中,很多算法都有一個基本假設,那就是數據分布是均勻的。當我們把 ...

2018-08-12 22:42 0 2381 推薦指數:

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常見算法面試之樣本不均衡解決辦法、交叉熵以及HMM、MEMM vs CRF

---恢復內容開始--- 1、樣本類別不均衡解決辦法 把數據進行采用的過程中通過相似性同時生成並插樣“少數類別數據”,叫做SMOTE算法 對數據先進行聚類,再將大的簇進行隨機欠采樣或者小的簇進行數據生成 把監督學習變成無監督學習,舍棄掉標簽把問題轉化為一個無監督問題 ...

Tue Jul 16 22:52:00 CST 2019 0 510
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 ...

Wed Apr 04 04:58:00 CST 2018 0 6712
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 ...

Mon Oct 11 09:18:00 CST 2021 0 150
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,一是正負樣本不均衡;二是難易樣本不均衡。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. ...

Sun Nov 15 00:20:00 CST 2020 0 1818
深度學習樣本不均衡問題解決

深度學習樣本不均衡問題解決 在深度學習中,樣本不均衡是指不同類別的數據量差別較大,利用不均衡樣本訓練出來的模型泛化能力差並且容易發生過擬合。 對不平衡樣本 ...

Tue Mar 12 23:45:00 CST 2019 0 1881
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 ...

Sun Mar 10 18:59:00 CST 2019 1 3822
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 ...

Tue Jan 08 05:52:00 CST 2019 1 1557
 
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