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 ...

主要內容： 　　非平衡數據的特征 　　SMOTE算法的思想及步驟 　　SMOTE算法的手工案例 　　SMOTE算法的函數介紹 1.非平衡數據的特征 在實際應用中，類別型的因變量可能存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。如欺詐問題中，欺詐類觀測在樣本集中畢竟占少數；客戶流失問題 ...

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 ...

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首先，看下Smote算法之前，我們先看下當正負樣本不均衡的時候，我們通常用的方法： 抽樣 常規的包含過抽樣、欠抽樣、組合抽樣 過抽樣：將樣本較少的一類sample補齊 欠抽樣：將樣本較多的一類sample壓縮 組合抽樣：約定一個量級N，同時進行過抽樣和欠抽樣，使得正負樣本量和等於 ...

是不好的 幾種解決方案 SMOTE過采樣算法 進一步閱讀 什么 ...

本文為你分享數據挖掘中常見的非平衡數據的處理，內容涉及到非平衡數據的解決方案和原理，以及如何使用Python這個強大的工具實現平衡的轉換。 后台回復“不平衡”獲取數據及代碼~ 前言 好久沒有更新自己寫的文章了，相信很多讀者都會比較失望，甚至取關了吧，在此向各位網友道個歉 ...

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 ...