不平衡數據集的處理
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 ...
原文：深度學習中不平衡數據集處理辦法資源匯總
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 amp 鏈接 NeurIPS 數據類別不平衡 長尾分布 不妨利用半監督或自監督學習 CVPR 長尾數據特征學習新方法：為尾部樣本構造特征雲 再談類別不平衡問題：調節權重與魔改Loss的綜合分析 一種嶄新的長尾分布下分類問題的通用 ...
2020-10-11 16:43 0 418 推薦指數：
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【Deep Learning】深度學習中數據集分布不平衡問題的解決方法 https://blog.csdn.net/heiheiya https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details ...
不平衡數據集的處理方法
（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 ...
機器學習，數據——數據集不平衡處理
一、概述 1.處理方法總結 （1）不平衡數據集 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。 （2）不平衡數據集的處理方法主要分為兩個方面 1、從數據的角度出發，主要方法為采樣，分為欠 ...
多分類機器學習中數據不平衡的處理（NSL-KDD 數據集+LightGBM)
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 ...
機器不學習：如何處理數據中的「類別不平衡」？
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 ...
R 語言 缺失值處理並使用SMOTE處理不平衡數據集
（1）准備數據過程中，遇到了缺失值的問題。以往都是自己手動寫代碼，用缺失值樣本所在類別的均值或者眾數替換掉，結果今天發現，DMwR2包就有處理缺失值的函數，而且思想一致【大哭】 先奉上代碼： install.packages("DMwR2"); library ...
數據不平衡如何處理
數據不平衡 1.什么是數據不平衡 一般都是假設數據分布是均勻的，每種樣本的個數差不多，但是現實情況下我們取到的數據並不是這樣的，如果直接將分布不均的數據直接應用於算法，大多情況下都無法取得理想的結果。 這里着重考慮二分類，因為解決了二分類種的數據不平衡問題后，推而廣之酒能得到多分類情況下 ...