作者丨琥珀里有波羅的海 來源丨機器學習算法與Python實戰 前言 數據不平衡問題在機器學習分類問題中很常見，尤其是涉及到“異常檢測"類型的分類。因為異常一般指的相對不常見的現象，因此發生的機率必然要小很多。因此正常類的樣本量會遠遠高於異常類的樣本量，一般高達幾個數量級。比如：疾病相關 ...

一、不平衡數據集的定義 所謂的不平衡數據集指的是數據集各個類別的樣本量極不均衡。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，通常情況下通常情況下把多數類樣本的比例接近100:1這種情況下的數據稱為不平衡數據。不平衡數據的學習即需要在分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 不平衡 ...

（定義，舉例，實例，問題，擴充，采樣，人造，改變） 一、不平衡數據集 　1）定義 　　不平衡數據集指的是數據集各個類別的樣本數目相差巨大。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，這種情況下的數據稱為不平衡數據 　2）舉例 　　在二分類問題中，訓練集中class 1的樣本 ...

　　在機器學習的實踐中，我們通常會遇到實際數據中正負樣本比例不平衡的情況，也叫數據傾斜。對於數據傾斜的情況，如果選取的算法不合適，或者評價指標不合適，那么對於實際應用線上時效果往往會不盡人意，所以如何解決數據不平衡問題是實際生產中非常常見且重要的問題。 什么是類別不平衡問題 ...

最近碰到一個問題，其中的陽性數據比陰性數據少很多，這樣的數據集在進行機器學習的時候會使得學習到的模型更偏向於預測結果為陰性。查找了相關的一些文獻，了解了一些解決這個問題的一些方法和技術。 首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率最高 ...

　　推薦一篇英文的博客： 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 　　 　　1.不平衡數據集帶來的影響 　　一個不平衡的兩類數據集，使用准確率（accuracy）作為模型評價指標，最后 ...

數據類別不平衡/長尾分布？不妨利用半監督或自監督學習 在深度學習中處理不均衡數據集 一文教你如何處理不平衡數據集（附代碼） 獨家 | 指南：不平衡分類的成本敏感決策樹（附代碼&鏈接） NeurIPS 2020 | 數據類別不平衡/長尾分布？不妨利用 ...

機器不學習 jqbxx.com -機器學習好網站 機器學習中常常會遇到數據的類別不平衡（class imbalance），也叫數據偏斜（class skew）。以常見的二分類問題為例，我們希望預測病人是否得了某種罕見疾病。但在歷史數據中，陽性的比例可能很低（如百分之0.1）。在這 ...