2019-08-27 11:01:52 問題描述：對於二分類問題，如果在訓練的時候正負樣本集合非常的不均衡，比如出現了1 ：1000甚至更大的比例懸殊，那么如何處理數據以更好的訓練模型。 問題求解： 為什么很多的分類模型在訓練數據的時候會出現數據不均衡的問題呢？本質原因是模型在訓練時優化 ...

樣本不均衡時出現問題的原因 本質原因：模型在訓練時優化的目標函數和測試時使用的評價標准不一致 這種不一致： 訓練數據的樣本分布與測試時期望的樣本分布不一致 訓練階段不同類別的權重（重要性）與測試階段不一致 解決方法 基於數據的方法 對數據進行 ...

在構建模型前，需要將樣本集划分為訓練集、驗證集、測試集，按什么比例划分比較合適呢？ 在機器學習發展的小數據量時代，常見做法是將所有數據三七分，就是人們常說的70%驗證集，30%測試集，如果沒有明確設置驗證集，也可以按照60%訓練，20%驗證和20%測試集來划分。這是前幾年機器學習領域普遍認可 ...

圖像識別訓練樣本集 ImageNet ImageNet是一個計算機視覺系統識別項目，是目前世界上圖像識別最大的數據庫。是美國斯坦福的計算機科學家李飛飛模擬人類的識別系統建立的。能夠從圖片識別物體。目前已經包含14197122張圖像，是已知的最大的圖像數據庫。每年的ImageNet大賽 ...

library(caret) PS：根據因變量特征值進行數據分區，outp$V1 其中outp為因變量列表，V1為特征值的name 按照p=0.7划分，訓練集占70%，測試集占30% ...

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 ...

目前正在做的一個項目碰到了樣本不均衡的問題，轉載博主的文章以方便項目改進研究 原文：https://blog.csdn.net/quiet_girl/article/details/77948345 論文鏈接：Learning from Imbalanced Data 一、基本概念1、類間 ...

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 ...