不平衡數據分類算法介紹與比較
不平衡數據分類算法介紹與比較 作者：a358463121 介紹 在數據挖掘中，經常會存在不平衡數據的分類問題，比如在異常監控預測中，由於異常就大多數情況下都不會出現，因此想要達到良好的識別效果普通的分類算法還遠遠不夠，這里介紹幾種處理不平衡數據的常用方法及對比。 符號表 ...
原文：2. 數據不平衡的分類器評價指標
. 數據不平衡的數據處理 . 數據不平衡的分類器評價指標 . 分類器評價指標 . 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 F 值當作模型的性能度量指標。 TP True Positive ：真實是正例，預測也為正例的情況 預測對的部分 FP False Positive ：真實是反例，預測為正例的情況 預測錯的部分 FN F ...
2018-09-21 20:10 0 4761 推薦指數：
相關推薦
數據不平衡如何處理
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 ...
分類問題中的數據不平衡問題
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 ...
不平衡數據的處理
比作權重，此特征權重來源於數據本身，能夠較好的適應數據集的改變； 2.采樣 采樣方法是通過對訓練集進 ...
不平衡數據處理
常用的分類算法一般假設不同類的比例是均衡的，現實生活中經常遇到不平衡的數據集，比如廣告點擊預測（點擊轉化率一般都很小）、商品推薦（推薦的商品被購買的比例很低）、信用卡欺詐檢測等等。 對於不平衡數據集，一般的分類算法都傾向於將樣本划分到多數類，體現在整體的准確率很高。 但對於極不均衡的分類問題 ...
Imbalance data——數據不平衡問題
1.決策樹和LR會使結果偏向與訓練集多的類別，訓練集少的類別會當成噪音或者被忽視 2.沒有很好的衡量不平衡問題的評價方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...
用R處理不平衡的數據
歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文來自雲+社區翻譯社，作者ArrayZoneYour 在分類問題當中，數據不平衡是指樣本中某一類的樣本數遠大於其他的類別樣本數。相比於多分類問題，樣本不平衡的問題在二分類問題中的出現頻率更高。舉例來說，在銀行或者金融的數據 ...