具体来说,它将数据集中的少数类样本划分为支持向量和非支持向量,然后仅在支持向量上进行SMOTE操作。 在处理不均衡数据时,我们应根据具体的问题和数据特性,灵活选择和应用这些方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用这些采样方法,以便更好地处理不均衡数据问题。 代码实现 这里推荐一个很好用的python库,具体感...
1. 简介 正负样本不均衡:正样本是指图片中感兴趣的目标区域,负样本指目标区域之外的背景区域。 难易样本:经过训练后的模型,如果一个样本是正样本,但预测为正样本的概率很低或者一个样本是负样本,但预测该样…
首先我们读取数据”titanic_trains_qx.csv”数据分类目标列为”Survived”: 然后查看目标列数据分布: 从图片中可以看出目标列中1的数量远远大于0,说明数据存在严重的数据不均衡问题。下面使用imblearn库对不均衡数据进行处理: 处理完成后,我们再观...
然而,在一个数据集中正负样本比例不相同时,此时会有一个观测几率,假设在数据集中有m个A样本,n个B样本,那么观测几率为m/n(样本均衡的情况下观测几率为1)。 在算法分类过程中,如果预测几率p/(1-p)大于实际的观测几率m/n,此时我们才把样本分类为A,而不是以0.5作为分类阈值(样本均衡情况下以0.5作为阈值) 用公...
新华社北京6月18日电 题：从多组数据看进一步解决城乡医疗资源不均衡“瓶颈”新华社记者李恒、董瑞丰 国家卫生健康委数据显示，2023年，全国2062家县医院参加县医院能力评估，覆盖全国98.6%的县域，其中1894家县医院达到二级以上医院医疗服务能力，1163家医院达到三级医院医疗服务能力，县域医疗服务能力得到提升。一组组...
HDFS 机架感知配置导致数据不均衡 HDFS 机架感知介绍 HDFS 机架感知是一种逻辑上的网络架构设计,它主要是用来区分不同节点的网络拓扑情况下,保证数据是能够高性能写入和查询的一种机制,毕竟跨网络的数据读写是有网络带宽消耗的,当没有配置机架信息时,所有的机器hadoop都默认在同一个默认的机架下,名为 “/default-...
什么是非均衡数据? 这个问题很直观, 就是样本中数据的不同类别的样本的比例相差很大, 一般可以达到 9:1 或者更高。 这种情况其实蛮常见的, 譬如去医院看病的人,最后当场死亡的比例(大部分人还是能活着走出医院的, 所以要对医生好点)。 或者搞大数据的人员中男女比例。再或者, 生长线上的正品和次品。 如下图...
如何解决数据不均衡问题 写在前面:首先需要明确了解的是正负样本比例悬殊不是本质原因,而是表象,不均衡导致模型表现差的本质原因是;1.类别分布的重叠,简单来说就是不同类别的特非常接近,或者更极端的是特征没差的情况下标签却不同;2.噪声问题,很多完全没用的样本被引入,比如因为一些意外的原因标注错误的样本等;3....
数据不均衡和长尾数据的常用解决方法如下：重新采样：随机欠采样：减少常见类别的样本数量，使其与罕见类别数量相当。随机过采样：增加罕见类别的样本数量，使其接近常见类别。集成学习：将多个模型组合，通常与数据端的重采样策略结合使用，以提高模型的泛化能力。数据增强：常规方法：如对比度、亮度调整、...