這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸為世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業界，而在這個過程中會有很多困難。數據不平衡問題雖然不是最難的，但絕對是最重要的問題之一。 一、數據不平衡 　　在學術研究與教學中，很多算法都有一個基本假設，那就是數據分布 ...

樣本不平衡問題如何解決 1. 什么是樣本不平衡問題？ 所謂的類別不平衡問題指的是數據集中各個類別的樣本數量極不均衡。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，通常情況下把樣本類別比例超過4:1（也有說3:1）的數據就可以稱為不平衡數據。 樣本不平衡實際上是一種非常常見的現象 ...

分類問題的一個underlying assumption是各個類別的數據都有自己的分布，當某類數據少到難以觀察結構的時候，我們可以考慮拋棄該類數據，轉而學習更為明顯的多數類模式，而后將不符合多數類模式的樣本判斷為異常/少數類，某些時候會有更好的效果。此時該問題退化為異常檢測（anomaly ...

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 ...

在實際生產中，可能會碰到一種比較頭疼的問題，那就是分類問題中類別型的因變量可能存在嚴重的不平衡，即類別之間的比例嚴重失調。 為了解決數據的非平衡問題，2002年Chawla提出了SMOTE算法，並受到學術界和工業界的一致認同。本文將對Smote算法，Smote算法的幾個變形，以及一個smote ...

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 ...

轉自：watersink 1， Bootstrapping，hard negative mining最原始的一種方法，主要使用在傳統的機器學習方法中。比如，訓練cascade類型分類模型的時候，可以將每一級分類錯誤的樣本繼續添加進下一層進行訓練。 比如，SVM分類中去掉那些離分界線較遠的樣本 ...

樣本不平衡往往會導致以下問題： 對比例小的樣本造成過擬合，也就是說預測偏向樣本數較多的分類。這樣就會大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准確率）很高，但auc很低。 針對樣本的不平衡問題，有以下幾種常見的解決思路： 搜集更多的數據 改變評判指標 對數據進行采樣 ...