機器不學習 jqbxx.com -機器學習好網站 機器學習中常常會遇到數據的類別不平衡（class imbalance），也叫數據偏斜（class skew）。以常見的二分類問題為例，我們希望預測病人是否得了某種罕見疾病。但在歷史數據中，陽性的比例可能很低（如百分之0.1）。在這 ...

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 ...

類別不平衡就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況 常用的做法有三種，分別是1.欠采樣， 2.過采樣， 3.閾值移動 由於這幾天做的project的target為正值的概率不到4%，且數據量足夠大，所以我采用了欠采樣： 欠采樣，即去除一些反例使得正、反例數目接近，然后再進行學習 ...

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 ...

In [2]: ...

類別不平衡問題 類別不平衡問題，顧名思義，即數據集中存在某一類樣本，其數量遠多於或遠少於其他類樣本，從而導致一些機器學習模型失效的問題。例如邏輯回歸即不適合處理類別不平衡問題，例如邏輯回歸在欺詐檢測問題中，因為絕大多數樣本都為正常樣本，欺詐樣本很少，邏輯回歸算法會傾向於把大多數樣本 ...

目錄 類別不平衡(class-imbalance) Softmax回歸模型 引入權重衰減(weight decay)項 Softmax回歸 VS. k個二元分類器 類別不平衡(class-imbalance) 當不同類別 ...