美文网首页
样本不均衡

样本不均衡

作者: 王金松 | 来源:发表于2018-11-17 22:18 被阅读0次

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)

相关文章

  • 一文全面解决样本不均衡(Python)

    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...

  • 交易数据异常预测

    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...

  • Spark ML处理样本类别不均衡问题

    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...

  • R语言--不均衡问题处理

    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...

  • OCR识别中,样本均衡性判断

    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...

  • 样本不均衡

    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:...

  • 特征预处理

    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...

  • 关于auc的一次实验

    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 ...

  • 样本不均衡问题

    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...

  • 《智能风控》第5章 不均衡学习

    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,...

网友评论

      本文标题:样本不均衡

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/yhzifqtx.html