下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡,為了使得學習達到更好的效果,因此需要解決該類別不 ...
對於產銷不平衡問題有兩種情況: 供大於求 產大於銷 增加虛擬銷地 供不應求 產小於銷 增加虛擬產地 例如以下例題: 這個題中,總產量為 ,總銷量為 ,故而我們知道這個問題屬於供不應求。 .這個問題可以采用筆算的方式: 表上作業法 得到初始方案 檢驗基變量個數是否為m n 個,若不是,則說明初始解退化,需要不足基變量個數 如填寫一個數字同時滿足了一廠一商,則需在同行或同列中填寫一個數字 ,以保證恰好 ...
2020-03-29 21:32 0 3620 推薦指數:
下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡,為了使得學習達到更好的效果,因此需要解決該類別不 ...
Step1:初始基可行解確定 方法1:西北角法 西北角法函數文件 function [B,X]=XiBeiJiao(demand,supply,cost) [m,n] = size(cost) B = zeros(m,n);X=zeros(m,n) B(1,1 ...
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 ...
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 前兩篇主要談類別不平衡問題的評估方法,重心放在各類評估指標以及ROC和PR曲線上,只有在明確了這些后 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...