严格地讲,任何数据集上都有数据不平衡现象,这往往由问题本身决定的,但我们只关注那些分布差别比较悬殊的;另外,虽然很多数据集都包含多个类别,但这里着重考虑二分类,因为解决了二分类中的数据不平衡问题后,推而广之就能得到多分类情况下的解决方案。综上,这篇文章主要讨论如何解决二分类中正负样本差两个及以上数量级...
1. 数据扩充 数据不平衡,某个类别的数据量太少,那就新增一些呗,简单直接。 但是,怎么增加?如果是实际项目且能够与数据源直接或方便接触的时候,就可以直接去采集新数据。如果是比赛,那就行不通了,最好的办法就是对数据做有效增强后进行扩充。 数据增强的手段: 水平/ 竖直翻转 90°,180°,270° 旋转 翻转+ ...
1 不平衡数据 不平衡数据集是指在分类任务中,不同类别的样本数量差异显著的数据集,通常表现为少数类样本远少于多数类样本。这样的数据集在现实生活中很常见,比如欺诈检测、医疗诊断、故障预测等场景。 不平衡数据的问题 在不平衡的数据集中,多数类别主导着模型的预测,导致少数类别的预测性能较差。 例如,如果 95% 的...
这种情况下整体数据规模小,并且占据少量样本比例的分类数量也少,这会导致特征分布的严重不平衡。例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本的分类,其特征无论如何拟合也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的数据样本分布不均衡。 样本分布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;...
Python的imbalanced-learn库(简称imblearn)提供了多种解决数据不平衡的技术。下面介绍四种最常用的方法,我保证,看完后你会觉得处理不平衡数据简直就是小菜一碟! 1.随机过采样(RandomOver-sampling):复制少数派 随机过采样就像是给少数派开小灶,通过复制少数类样本来增加它们的数量,直到达到与多数类的平衡。
如果数据标签存在一种类别多,另一种类别少的情况,则表明数据不平衡。例如,回想一下,在我们的场景中,我们试图识别由无人机传感器发现的物体。 我们的数据是不平衡的,因为在我们的训练数据中,徒步旅行者、动物、树木和岩石的数量差异很大。 可通过将此数据制成表格看出这一点: ...
训练数据中正负样本不平衡是非常常见的问题,典型的如: 贷款问题中,违约和不违约的样本; 医疗诊断中,在一些疾病检测中,患病样本(正样本)通常远少于健康样本(负样本)。 网络安全中,入侵检测系统中,异常访问或攻击(正样本)相较于正常流量(负样本)是极其不平衡的。
1、从数据的角度出发,主要方法为采样,分为欠采样和过采样以及对应的一些改进方法。 2、从算法的角度出发,考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化,主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning),代表的算法有adacost; 另外可以将不平衡数据集的问题考虑为一分类(One Class Learning)或者异常检测(Novelty...
在机器学习任务中,我们经常会遇到这种困扰:数据不平衡问题。 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时,以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类,从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。