1.決策樹和LR會使結果偏向與訓練集多的類別，訓練集少的類別會當成噪音或者被忽視 2.沒有很好的衡量不平衡問題的評價方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...

處理不平衡的數據集的時候，可以使用對數據加權來提高數量較小類的被選中的概率，具體方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0 ...

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 ...

最近碰到一個問題，其中的陽性數據比陰性數據少很多，這樣的數據集在進行機器學習的時候會使得學習到的模型更偏向於預測結果為陰性。查找了相關的一些文獻，了解了一些解決這個問題的一些方法和技術。 首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率最高 ...

上一篇介紹了從數據角度出發，如果去處理不平衡問題，主要是通過過采樣和欠采樣以及它們的改進方式。 本篇博客，介紹不平衡問題可以采樣的算法。 一、代價敏感學習 在通常的學習任務中，假定所有樣本的權重一般都是相等的，或者說誤分類成本是相同的。但是在大多數實際應用中，這種假設是不正確的。 最簡單 ...

。 　　類別不平衡（class-imbalance）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 ...

/libsvm-for-unbalanced-data 在分類中如何處理訓練集中不平衡問題 http://blog.csdn ...

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 ...