（定義，舉例，實例，問題，擴充，采樣，人造，改變） 一、不平衡數據集 　1）定義 　　不平衡數據集指的是數據集各個類別的樣本數目相差巨大。以二分類問題為例，假設正類的樣本數量遠大於負類的樣本數量，這種情況下的數據稱為不平衡數據 　2）舉例 　　在二分類問題中，訓練集中class 1的樣本 ...

（1）准備數據過程中，遇到了缺失值的問題。以往都是自己手動寫代碼，用缺失值樣本所在類別的均值或者眾數替換掉，結果今天發現，DMwR2包就有處理缺失值的函數，而且思想一致【大哭】 先奉上代碼： install.packages("DMwR2"); library ...

一、概述 1.處理方法總結 （1）不平衡數據集 通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的數據稱為不平衡數據。不平衡數據的學習即需要在分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 （2）不平衡數據集的處理方法主要分為兩個方面 1、從數據的角度出發，主要方法為采樣，分為欠 ...

數據類別不平衡/長尾分布？不妨利用半監督或自監督學習 在深度學習中處理不均衡數據集 一文教你如何處理不平衡數據集（附代碼） 獨家 | 指南：不平衡分類的成本敏感決策樹（附代碼&鏈接） NeurIPS 2020 | 數據類別不平衡/長尾分布？不妨利用 ...

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 ...

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 ...

作者丨琥珀里有波羅的海 來源丨機器學習算法與Python實戰 前言 數據不平衡問題在機器學習分類問題中很常見，尤其是涉及到“異常檢測"類型的分類。因為異常一般指的相對不常見的現象，因此發生的機率必然要小很多。因此正常類的樣本量會遠遠高於異常類的樣本量，一般高達幾個數量級。比如：疾病相關 ...

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 ...