---恢復內容開始--- 1、樣本類別不均衡的解決辦法 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 ...
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:
---恢復內容開始--- 1、樣本類別不均衡的解決辦法 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 ...
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 ...
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 ...
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. ...
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 ...
Focal Loss for Dense Object Detection 是ICCV2017的Best student paper,文章思路很簡單但非常具有開拓性意義,效果也非常令人稱贊。 GHM ...
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 ...
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 ...