假如一个数据集,正负样本比例为1:100
训练的模型倾向于所有的例子判为负例
因为要保证整体的损失最小
解决办法:
重采样:
对多的欠采样:
对少的重采样:数据有重复
人工生成样本
使用对样本数量干扰少的算法(DT)
一、样本不均衡的介绍 1.1 样本不均衡现象 样本(类别)样本不平衡(class-imbalance)指的是分类任...
数据结构: 返回 异常样本较少,正常样本占大多数,在28万左右,呈现出样本分布极度不均衡现象处理样本分布不均衡问题...
样本类别分布不均衡导致的危害? 样本类别不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,并很难从中提取规律; 即使得到...
在机器学习分类任务中,常常会碰到样本不均衡问题,正确处理样本不均衡会提高模型的实用性和准确率,本文介绍不均衡问题以...
在深度学习中,样本不均衡是指不同类别的样本数据量差别比较大,利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差,并且容易发生过...
假如一个数据集,正负样本比例为1:100 训练的模型倾向于所有的例子判为负例 因为要保证整体的损失最小 解决办法:...
梳理需要哪些数据 评估可用性 (获取难度、准确率、覆盖率) 特征清洗 清洗异常样本 采样,正负样本均衡 采样,样本...
背景: 数据量15w, 正负样本不均衡 负样本是正样本的4倍。 划分train :test_total为 1:1 ...
样本不均衡的解决办法 上采样:将小样本集复制多份,复制样本的时候可以加入轻微扰动 下采样:将大样本集剃除多份,为了...
样本不均衡 正样本和负样本的比例相差过大,这种情况在金融科技领域相当常见。需要一个分类器,既能够充分学习到正样本,...
本文标题:样本不均衡
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