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 ...

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 ...

樣本既然是隨機變量, 就有一定的概率分布, 這個概率分布就叫作樣本分布. 樣本分布是樣本所受隨機性影響的最完整的描述. 要決定樣本分布, 就要根據觀察值的具體指標的性質 (這往往涉及有關的專業知識), 以及對抽樣方式和對試驗進行的方式的了解, 此外常常還必須加一些人為的假定 EX1: 一大批 ...

處理樣本不均衡數據一般可以有以下方法： 1、人為將樣本變為均衡數據。 上采樣：重復采樣樣本量少的部分，以數據量多的一方的樣本數量為標准，把樣本數量較少的類的樣本數量生成和樣本數量多的一方相同。 下采樣：減少采樣樣本量多的部分，以數據量少的一方的樣本數量為標准。 2、調節模型參數 ...

一、數據抽樣 抽樣的組織形式有： （1）簡單隨機抽樣：按等概率原則直接從總體中抽取樣本。該方法適用於個體分布均勻的場景。 （2）分層抽樣：先對總體分組，再從每組中隨機抽樣。該方法適用於帶有分類邏輯屬性的數據。 （3）等距抽樣：先將總體中的每個個體按順序編號，計算抽樣間隔，然后按照固定間隔 ...

在機器學習中，我們獲取的數據往往存在一個問題，就是樣本不均勻。比如你有一個樣本集合，正例有9900個，負例100個，訓練的結果往往是很差的，因為這個模型總趨近於是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准確率，看起來挺不錯的，但是我們要預測的負樣本很可能一個都預測不出來。 這種情況，在機器學習 ...

工業界機器學習典型問題: 正負樣本分布極不均勻(通常<1:10000），有什么較好的方案構造訓練集的正負樣本分布？構造后如何解決訓練數據與預測的分布不一致？ 上采樣、下采樣、代價敏感，沒什么好辦法。 這個之前調研過，主要分重采樣和欠采樣！這種不平衡是因為比率的不平衡 ...

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 ...