原文:python中使用anaconda對不平衡數據的處理包imblearn的安裝

為了建模,處理不平衡數據,想使用SMOTEENN方法進行數據平衡處理,為此需要下載對應的包imblearn 最開始直接從anaconda中進行: conda install imblearn 報錯說源中沒有對應的包 於是將安裝語句改為改為: conda install c glemaitre imbalanced learn 安裝 成功 ...

2020-02-09 20:37 0 1847 推薦指數:

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Python處理不平衡數據

出發的不平衡數據集的處理方法以及對應的python庫(imblearn)。 1.過采樣 從少數類的 ...

Fri Jan 22 07:40:00 CST 2021 0 605
數據不平衡如何處理

數據不平衡 1.什么是數據不平衡 一般都是假設數據分布是均勻的,每種樣本的個數差不多,但是現實情況下我們取到的數據並不是這樣的,如果直接將分布不均的數據直接應用於算法,大多情況下都無法取得理想的結果。 這里着重考慮二分類,因為解決了二分類種的數據不平衡問題后,推而廣之酒能得到多分類情況下 ...

Fri Oct 30 02:46:00 CST 2020 0 395
不平衡數據處理

傳統處理方法 1.加權 即其對不同類別分錯的代價不同,這種方法的難點在於設置合理的權重,實際應用中一般讓各個分類間的加權損失值近似相等。當然這並不是通用法則,還是需要具體問題具體分析。和代價敏感類似   有如下加權方法:   概率權重法:當數量差距不那么懸殊時,把各類標簽的實例出現的頻率 ...

Sat Nov 14 05:04:00 CST 2020 0 370
python實戰】使用第三方庫imblearn實現不平衡樣本的樣本均衡問題

摘自數據常青藤 樣本分布不均衡將導致樣本量少的分類所包含的特征過少,並很難從中提取規律;即使得到分類模型,也容易產生過度依賴於有限的數據樣本而導致過擬合的問題,當模型應用到新的數據上時,模型的准確性和魯棒性將很差。 樣本分布不平衡主要在於不同類別間的樣本比例差異,以筆者的工作經驗看,如果不同分 ...

Sun Jan 02 20:10:00 CST 2022 0 711
不平衡數據處理

常用的分類算法一般假設不同類的比例是均衡的,現實生活中經常遇到不平衡數據集,比如廣告點擊預測(點擊轉化率一般都很小)、商品推薦(推薦的商品被購買的比例很低)、信用卡欺詐檢測等等。 對於不平衡數據集,一般的分類算法都傾向於將樣本划分到多數類,體現在整體的准確率很高。 但對於極不均衡的分類問題 ...

Thu Mar 07 08:58:00 CST 2019 0 570
用R處理不平衡數據

歡迎大家前往騰訊雲+社區,獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文來自雲+社區翻譯社,作者ArrayZoneYour 在分類問題當中,數據不平衡是指樣本中某一類的樣本數遠大於其他的類別樣本數。相比於多分類問題,樣本不平衡的問題在二分類問題中的出現頻率更高。舉例來說,在銀行或者金融的數據 ...

Mon Jun 18 19:41:00 CST 2018 0 1192
不平衡數據集的處理

一、不平衡數據集的定義 所謂的不平衡數據集指的是數據集各個類別的樣本量極不均衡。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,通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的數據稱為不平衡數據不平衡數據的學習即需要在分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 不平衡 ...

Mon Oct 22 05:39:00 CST 2018 0 21958
機器學習筆記:imblearn之SMOTE算法處理樣本類別不平衡

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 ...

Tue Mar 08 00:47:00 CST 2022 0 6666
 
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