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 ...

一、業務背景 日常工作、比賽的分類問題中常遇到類別型的因變量存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。 樣本量差距過大會導致建模效果偏差。 例如邏輯回歸不適合處理類別不平衡問題，會傾向於將樣本判定為大多數類別，雖然能達到很高的准確率，但是很低的召回率。 出現樣本不均衡場景主要有 ...

轉自：watersink 1， Bootstrapping，hard negative mining最原始的一種方法，主要使用在傳統的機器學習方法中。比如，訓練cascade類型分類模型的時候，可以將每一級分類錯誤的樣本繼續添加進下一層進行訓練。 比如，SVM分類中去掉那些離分界線較遠的樣本 ...

樣本不平衡問題如何解決 1. 什么是樣本不平衡問題？ 所謂的類別不平衡問題指的是數據集中各個類別的樣本數量極不均衡。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，通常情況下把樣本類別比例超過4:1（也有說3:1）的數據就可以稱為不平衡數據。 樣本不平衡實際上是一種非常常見的現象 ...

類別不平衡問題指分類任務中不同類別的訓練樣本數目差別很大的情況。一般來說，不平衡樣本會導致訓練模型側重樣本數目較多的類別，而“輕視”樣本數目較少類別，這樣模型在測試數據上的泛化能力就會受到影響。一個例子，訓練集中有99個正例樣本，1個負例樣本。在不考慮樣本不平衡的很多情況下，學習算法會使分類器放棄 ...

分類問題的一個underlying assumption是各個類別的數據都有自己的分布，當某類數據少到難以觀察結構的時候，我們可以考慮拋棄該類數據，轉而學習更為明顯的多數類模式，而后將不符合多數類模式的樣本判斷為異常/少數類，某些時候會有更好的效果。此時該問題退化為異常檢測（anomaly ...

首先，看下Smote算法之前，我們先看下當正負樣本不均衡的時候，我們通常用的方法： 抽樣 常規的包含過抽樣、欠抽樣、組合抽樣 過抽樣：將樣本較少的一類sample補齊 欠抽樣：將樣本較多的一類sample壓縮 組合抽樣：約定一個量級N，同時進行過抽樣和欠抽樣，使得正負樣本量和等於 ...

什么是樣本不平衡 對於二分類問題，如果兩個類別的樣本數目差距很大，那么訓練模型的時候會出現很嚴重的問題。舉個簡單的例子，貓狗圖片分類，其中貓有990張，狗有10張，這時候模型只需要把所有輸入樣本都預測成貓就可以獲得99%的識別率，但這樣的分類器沒有任何價值，它無法預測出狗。 類別不平衡 ...