摘要:現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題,而回歸問題中出現的數據不均衡問題確極少被研究。 本文分享自華為雲社區《如何解決回歸任務數據不均衡的問題?》,原文作者:PG13。 現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題,而回歸問題中出現的數據 ...
寫在前面:首先需要明確了解的是正負樣本比例懸殊不是本質原因,而是表象,不均衡導致模型表現差的本質原因是 .類別分布的重疊,簡單來說就是不同類別的特非常接近,或者更極端的是特征沒差的情況下標簽卻不同 .噪聲問題,很多完全沒用的樣本被引入,比如因為一些意外的原因標注錯誤的樣本等 .類別分布的子分布,舉個例子:異常檢測問題很多時候按照異常與正常分為兩類,實際上異常樣本可能有不同形式的異常,例如異常用戶中 ...
2019-07-09 13:23 0 784 推薦指數:
摘要:現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題,而回歸問題中出現的數據不均衡問題確極少被研究。 本文分享自華為雲社區《如何解決回歸任務數據不均衡的問題?》,原文作者:PG13。 現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題,而回歸問題中出現的數據 ...
解決樣本不均衡的問題很多,主流的幾個如下: 1.樣本的過采樣和欠采樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過采樣和欠采樣。 1.過采樣:將稀有類別的樣本進行復制,通過增加此稀有類樣本的數量來平衡 ...
所謂不平衡指的是:不同類別的樣本數量差異非常大。 數據規模上可以分為大數據分布不均衡和小數據分布不均衡。大數據分布不均衡:例如擁有1000萬條記錄的數據集中,其中占比50萬條的少數分類樣本便於屬於這種情況。小數據分布不均衡:例如擁有1000條數據樣本的數據集中,其中占有10條的少數分類樣本便於 ...
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 ...
摘要:實時搜索都會面臨一個通用的問題,就是瀏覽器請求后台接口都是異步的,如果先發起請求的接口后返回數據,列表/表格中顯示的數據就很可能會是錯亂的。 本文分享自華為雲社區《如何解決異步接口請求快慢不均導致的數據錯誤問題?》,原文作者:Kagol 。 引言 搜索功能,我想很多業務都會涉及 ...
不平衡程度相同(即正負樣本比例類似)的兩個問題,解決的難易程度也可能不同,因為問題難易程度還取決於我們所擁有數據有多大。比如在預測微博互動數的問題中,雖然數據不平衡,但每個檔位的數據量都很大——最少的類別也有幾萬個樣本,這樣的問題通常比較容易解決;而在癌症診斷的場景中,因為患癌症的人 ...
DevUI 是一款面向企業中后台產品的開源前端解決方案,它倡導沉浸、靈活、至簡的設計價值觀,提倡設計者為真實的需求服務,為多數人的設計,拒絕嘩眾取寵、取悅眼球的設計。如果你正在開發 ToB 的工具類產品,DevUI 將是一個很不錯的選擇! 引言 搜索功能,我想很多業務都會涉及,這個功能 ...
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 ...