本文作者用python代碼示例解釋了3種處理不平衡數據集的可選方法，包括數據層面上的2種重采樣數據集方法和算法層面上的1個集成分類器方法。 分類是機器學習最常見的問題之一，處理它的最佳方法是從分析和探索數據集開始，即從探索式數據分析（Exploratory Data Analysis ...

定義 以二分類問題為例，假設我們的數據集是S，數據集中的多數類為S_maj，少數類為S_min，通常情況下把多數類樣本的比例為100:1,1000:1，甚至是10000:1，這種情況下為不平衡數據，不平衡數據的學習即需要在如此分布不均勻的數據集中學習到有用的信息。 問題：不均衡 ...

1、樣本不均衡問題 主要分為以下幾類：1）每個類別的樣本數量不均衡2）划分樣本所屬類別的難易程度不同 2、Focal loss focal loss用來解決難易樣本數量不均衡，重點讓模型更多關注難分樣本，少關注易分樣本。假設正樣本（label=1）少，負樣本多，定義focal loss ...

摘要：現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題，而回歸問題中出現的數據不均衡問題確極少被研究。 本文分享自華為雲社區《如何解決回歸任務數據不均衡的問題？》，原文作者：PG13。 現有的處理不平衡數據/長尾分布的方法絕大多數都是針對分類問題，而回歸問題中出現的數據 ...

序言： 對於小目標圖像分割任務，一副圖畫中往往只有一兩個目標，這樣會加大網絡訓練難度，一般有三種方法解決： 1、選擇合適的loss，對網絡進行合理優化，關注較小的目標。 2、改變網絡結構，使用attention機制。 3、類屬attention機制，即先檢測目標區域，裁剪后再分割訓練 ...

摘要：目前復雜問題包括兩種：含約束的問題和多跳關系問題。本文對ACL2020 KBQA 基於查詢圖生成的方法來回答多跳復雜問題這一論文工作進行了解讀，並對相關實驗進行了復現。 1、摘要 1.1 復雜問題 1）帶約束的問題 2）多跳關系問題 1.2 提出一種改進的階段式查詢圖生成 ...

一、概述 公司使用是自己搭建的hadoop集群，版本2.7.3，最近發現出現了hdfs數據存儲不均衡的現象，其中有一個datanode使用了65%，而有一個只使用了20%。hadoop集群使用的時間長了會出現這種數據不均衡的問題，當然hadoop提供了解決方案，就是使用balancer，默認進行 ...

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 ...