原文地址：一只鳥的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分類中如何處理訓練集中不平衡問題   在很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數遠大於另一些類別下的樣本數目。即類別 ...

解決樣本不均衡的問題很多，主流的幾個如下： 1.樣本的過采樣和欠采樣。 2..使用多個分類器進行分類。 3.將二分類問題轉換成其他問題。 4.改變正負類別樣本在模型中的權重。 一、樣本的過采樣和欠采樣。 1.過采樣：將稀有類別的樣本進行復制，通過增加此稀有類樣本的數量來平衡 ...

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 ...

的類間樣本數量分布不均衡等等。 除此之外，還存在其他的問題，本文不逐一列舉。針對上述第4個問題，2 ...

在實際中，訓練模型用的數據並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種： 欠采樣：就是把多余的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合） 過采樣：就是增加比較 ...

深度學習樣本不均衡問題解決 在深度學習中，樣本不均衡是指不同類別的數據量差別較大，利用不均衡樣本訓練出來的模型泛化能力差並且容易發生過擬合。 對不平衡樣本 ...

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 ...