定義 以二分類問題為例，假設我們的數據集是S，數據集中的多數類為S_maj，少數類為S_min，通常情況下把多數類樣本的比例為100:1,1000:1，甚至是10000:1，這種情況下為不平衡數據，不平衡數據的學習即需要在如此分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 問題：不均衡 ...

本文作者用python代碼示例解釋了3種處理不平衡數據集的可選方法，包括數據層面上的2種重采樣數據集方法和算法層面上的1個集成分類器方法。 分類是機器學習最常見的問題之一，處理它的最佳方法是從分析和探索數據集開始，即從探索式數據分析（Exploratory Data Analysis ...

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 ...

一、數據抽樣 抽樣的組織形式有： （1）簡單隨機抽樣：按等概率原則直接從總體中抽取樣本。該方法適用於個體分布均勻的場景。 （2）分層抽樣：先對總體分組，再從每組中隨機抽樣。該方法適用於帶有分類邏輯屬性的數據。 （3）等距抽樣：先將總體中的每個個體按順序編號，計算抽樣間隔，然后按照固定間隔 ...

在深度學習中處理不均衡數據集 在深度學習中處理不均衡數據集 作者：George Seif 編譯：ronghuaiyang，參考AI公園 1.過采樣和欠采樣 ...

在數據量大的時候，硬中斷和軟中斷會形成瓶頸。 網卡接收數據包，從網卡產生中斷信號，CPU將網絡數據包拷貝到內核，然后進行協議棧的處理，最后將數據部分傳遞給用戶空間，但硬件中斷處理僅僅做從網卡拷貝數據的工作，而協議棧的處理的工作就交給軟中斷處理。所以當硬中斷和軟中斷集中在cpu0的時候，會給調度 ...

目前正在做的一個項目碰到了樣本不均衡的問題，轉載博主的文章以方便項目改進研究 原文：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/77948345 論文鏈接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念1、類間 ...

不均衡樣本集的處理 不均衡樣本在分類時會出現問題，本質原因是模型在訓練時優化的目標函數和在測試時使用的評價標准不一致。這種“不一致”可能是由於訓練數據的樣本分布於測試時期望的樣本分布不一致（如訓練集正負樣本比例是1:99，而實際測試時期望的正負樣本比例是1:1）；也可能是由於訓練階段不同類 ...