常用的分類算法一般假設不同類的比例是均衡的，現實生活中經常遇到不平衡的數據集，比如廣告點擊預測（點擊轉化率一般都很小）、商品推薦（推薦的商品被購買的比例很低）、信用卡欺詐檢測等等。 對於不平衡數據集，一般的分類算法都傾向於將樣本划分到多數類，體現在整體的准確率很高。 但對於極不均衡的分類問題 ...

1. 數據不平衡的數據處理 2. 數據不平衡的分類器評價指標 1. 前言 什么是不平衡數據呢？顧名思義即我們的數據集樣本類別比例不均衡。數據不平衡問題主要存在於有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類准確率為學習目標的傳統分類算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類性能 ...

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 ...

傳統處理方法 1.加權 即其對不同類別分錯的代價不同，這種方法的難點在於設置合理的權重，實際應用中一般讓各個分類間的加權損失值近似相等。當然這並不是通用法則，還是需要具體問題具體分析。和代價敏感類似 　　有如下加權方法： 　　概率權重法：當數量差距不那么懸殊時，把各類標簽的實例出現的頻率 ...

1.數據不平衡介紹 數據不平衡，又稱樣本比例失衡。對於二分類問題，在正常情況下，正負樣本的比例應該是較為接近的，很多現有的分類模型也正是基於這一假設。但是在某些特定的場景下，正負樣本的比例卻可能相差懸殊，如社交網絡中的大V判斷、電商領域的惡意差評檢測、金融領域的欺詐用戶判斷、風控領域的異常行為 ...

歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文來自雲+社區翻譯社，作者ArrayZoneYour 在分類問題當中，數據不平衡是指樣本中某一類的樣本數遠大於其他的類別樣本數。相比於多分類問題，樣本不平衡的問題在二分類問題中的出現頻率更高。舉例來說，在銀行或者金融的數據 ...

1.決策樹和LR會使結果偏向與訓練集多的類別，訓練集少的類別會當成噪音或者被忽視 2.沒有很好的衡量不平衡問題的評價方法。 Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false ...

參考文獻 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。 本文主要介紹從數據角度 ...