機器學習樣本不平衡處理
樣本不平衡往往會導致以下問題： 對比例小的樣本造成過擬合，也就是說預測偏向樣本數較多的分類。這樣就會大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准確率）很高，但auc很低。 針對樣本的不平衡問題，有以下幾種常見的解決思路： 搜集更多的數據 改變評判指標 對數據進行采樣 ...
原文：機器學習筆記：imblearn之SMOTE算法處理樣本類別不平衡
一 業務背景 日常工作 比賽的分類問題中常遇到類別型的因變量存在嚴重的偏倚，即類別之間的比例嚴重失調。 樣本量差距過大會導致建模效果偏差。 例如邏輯回歸不適合處理類別不平衡問題，會傾向於將樣本判定為大多數類別，雖然能達到很高的准確率，但是很低的召回率。 出現樣本不均衡場景主要有： 異常檢測：惡意刷單 黃牛 欺詐問題 欺詐用戶樣本可能少於 客戶流失：流失用戶占比也非常低 偶發事件：無法預判 低頻事件 ...
2022-03-07 16:47 0 6666 推薦指數：
相關推薦
類別不平衡問題 之 SMOTE算法
類別不平衡問題 類別不平衡問題，顧名思義，即數據集中存在某一類樣本，其數量遠多於或遠少於其他類樣本，從而導致一些機器學習模型失效的問題。例如邏輯回歸即不適合處理類別不平衡問題，例如邏輯回歸在欺詐檢測問題中，因為絕大多數樣本都為正常樣本，欺詐樣本很少，邏輯回歸算法會傾向於把大多數樣本 ...
機器學習 —— 類不平衡問題與SMOTE過采樣算法
在前段時間做本科畢業設計的時候，遇到了各個類別的樣本量分布不均的問題——某些類別的樣本數量極多，而有些類別的樣本數量極少，也就是所謂的類不平衡（class-imbalance）問題。 本篇簡述了以下內容： 什么是類不平衡問題 為什么類不平衡 ...
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 在二分類問題中，通常假設正負類別相對均衡，然而實際應用中類別不平衡的問題，如100, 1000, 10000倍 ...
機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法
機器學習之類別不平衡問題 (1) —— 各種評估指標 機器學習之類別不平衡問題 (2) —— ROC和PR曲線 機器學習之類別不平衡問題 (3) —— 采樣方法 完整代碼 前兩篇主要談類別不平衡問題的評估方法，重心放在各類評估指標以及ROC和PR曲線上，只有在明確了這些后 ...
機器學習-類別不平衡問題
引言：我們假設有這種情況，訓練數據有反例998個，正例2個，模型是一個永遠將新樣本預測為反例的學習器，就能達到99.8%的精度，這樣顯然是不合理的。 類別不平衡：分類任務中不同類別的訓練樣例數差別很大。 一般我們在訓練模型時，基於樣本分布均勻的假設。從線性分類器的角度 ...
機器學習類別不平衡處理之欠采樣（undersampling）
類別不平衡就是指分類任務中不同類別的訓練樣例數目差別很大的情況 常用的做法有三種，分別是1.欠采樣， 2.過采樣， 3.閾值移動 由於這幾天做的project的target為正值的概率不到4%，且數據量足夠大，所以我采用了欠采樣： 欠采樣，即去除一些反例使得正、反例數目接近，然后再進行學習 ...