摘要：本篇主要從理論到實踐解決文本分類中的樣本不均衡問題。首先講了下什么是樣本不均衡現象以及可能帶來的問題；然后重點從數據層面和模型層面講解樣本不均衡問題的解決策略。數據層面主要通過欠采樣和過采樣的方式來人為調節正負樣本比例，模型層面主要是通過加權Loss，包括基於類別Loss、Focal ...

在做項目的時候，發現在訓練集中，正負樣本比例比例在1:7左右，雖然相差不多（但在實際獲取的樣本比例大概在1:2000左右），所以有必要探討一下在樣本不均衡的情況下，這些訓練數據會對模型產生的影響。 在實際的模型選取中，采用了SVM和textCNN這兩種模型對文本進行分類，下面分別看一下這兩種 ...

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 ...

寫在前面 文本分類是nlp中一個非常重要的任務，也是非常適合入坑nlp的第一個完整項目。雖然文本分類看似簡單，但里面的門道好多好多，作者水平有限，只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享，希望大家看過都能有所收獲，享受編程的樂趣。 第一部分 模型 Bert模型是Google ...

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 ...

　　通常二分類使用交叉熵損失函數，但是在樣本不均衡下，訓練時損失函數會偏向樣本多的一方，造成訓練時損失函數很小，但是對樣本較小的類別識別精度不高。 解決辦法之一就是給較少的類別加權，形成加權交叉熵(Weighted cross entropy loss)。今天看到兩個方法將權值作為類別樣本 ...

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 ...