1、数据样本层面:重采样、欠采样 2、算法模型层面:考虑决策树等对不平衡数据敏感度低的模型 3、算法参数层面:引入样本权重
尝试随机采样与非随机采样两种采样方法 对各类别尝试不同的采样比例 同时使用过采样与欠采样 产生人工数据样本 一种简单的方法,对该类下的所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个值以组成新的样本,即属性值随机采样。可以使用基于经验对属性值进行随机采样而构造新的人工样本,或使用类似朴素贝叶斯方法假设各属性...
减少多数类的数量（即欠采样，如随机欠采样、NearMiss、ENN）。尽量多地增加少数类的的样本数量（即过...
对各类别尝试不同的采样比例 同时使用过采样与欠采样 产生人工数据样本 一种简单的方法,对该类下的所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个值以组成新的样本,即属性值随机采样。可以使用基于经验对属性值进行随机采样而构造新的人工样本,或使用类似朴素贝叶斯方法假设各属性之间互相独立进行采样,这样便可得到更...
数据集重采样 可以使用一些策略该减轻数据的不平衡程度。该策略便是采样(sampling),主要有两种采样方法来降低数据的不平衡性。 对小类的数据样本进行采样来增加小类的数据样本个数,即过采样(over-sampling ,采样的个数大于该类样本的个数)。 对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数,即欠采样(under-samp...
重采样数据集 使用采样sampling策略该减轻数据的不平衡程度。主要有两种方法 对小类的数据样本进行采样来增加小类的数据样本个数,即过采样 over-sampling 对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数,即欠采样 under-sampling 采样算法往往很容易实现,并且其运行速度快,并且效果也不错。在使用采样策略时,可以考...
重采样数据集 使用采样sampling策略该减轻数据的不平衡程度。主要有两种方法 对小类的数据样本进行采样来增加小类的数据样本个数,即过采样over-sampling 对大类的数据样本进行采样来减少该类数据样本的个数,即欠采样under-sampling 采样算法往往很容易实现,并且其运行速度快,并且效果也不错。在使用采样策略时,可以考虑:...
随机对欠表达样本进行采样,该算法允许对heterogeneous data(异构数据)进行采样(例如含有一些字符串)。通过对原少数样本的重复取样进行上采样。 欠采样 又称下采样(under-sampling)通过减少分类中多数类样本的数量来实现样本不均衡。
数据集重采样 可以使⽤⼀些策略该减轻数据的不平衡程度。该策略便是采样(sampling)，主要有两种采样⽅法来降低数据的不平衡性。对⼩类的数据样本进⾏采样来增加⼩类的数据样本个数，即过采样（over-sampling ，采样的个数⼤于该类样本的个数）。对⼤类的数据样本进⾏采样来减少该类数据样本的个数...
这个之前调研过,主要分重采样和欠采样!这种不平衡是因为比率的不平衡给一些学习方法带来问题。但是在某些领域,比如反欺诈和安全,不仅是比率极不平衡,而且是正样本样本绝对数很小。需要扩散正样本方法! 特级飞行员舒克 转发于 2014-12-07 17:54 聚类然后从负样本中找和正样本比较紧邻的作为正样本怎么样?@phunter_...