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...
一般地，样本类别比例（多数类vs少数类）明显大于1:1（如4：1）就可以归为样本不均衡的问题。
一般可以从以下角度来处理样本不平衡问题:数据采样、算法模型。 A. 数据采样 采样分为过采样和欠采样,过采样是把小众类复制多份,欠采样是从大众类中剔除一些样本,或者说只从大众类中选取部分样本。 1.欠采样 1.1 随机欠采样 欠采样是从多数类样本中随机选择(有放回或无放回)少量样本,再...
集成方法是指通过将多个不同的模型进行集成来解决数据样本不平衡问题。其中一种常见的集成方法是集成学习,即通过训练多个不同的模型,然后将它们的预测结果进行集成。这种方法的优点是可以充分利用不同模型的优势,提高整体的预测能力。在处理数据样本不平衡问题时,集成学习可以通过训练多个模型来处理不同类别的样本,从而提...
这种方法通过聚类作为中介不但一定程度上缓解了类间的样本不平衡问题,还一定程度上缓解了类内的不平衡问题。但是这种方法和一般的过采样方法一样容易使模型对训练数据过拟合。 2.3 Informed Over Sampling (SMOTE) 由于在一般的过采样方法中直接复制少数类别中的样本容易造成模型泛化能力下降,所以就提出了这种利用人造数据...
由于攻击种类和攻击时长的不同,导致数据集中某一类样本数据量要远小于其他类别样本数据量,数据分布极其不平衡,但是多数研究是针对整体的分类精度进行研究的,忽略了单一类别分类精度对整体结果的影响。如果提升了少数类样本的分类精度,整体的分类结果会得到进一步提高。针对上述问题,创新性的将LOF算法应用到对数据中少数类...
数据集中各个类别的样本数量极不均衡,从数据规模上可分为: 大数据分布不均衡。整体数据规模大,小样本类的占比较少,但小样本也覆盖了大部分或全部特征。 小数据分布不均衡。整体数据规模小,少数样本比例的分类数量也少,导致特征分布严重不均衡。 样本不平衡处理方法 机器学习中样本不平衡,怎么办?中详细介绍了何谓样...
根据正负样本的不平衡情况,处理方法主要有欠采样、过采样以及两者的结合: 2.2.1 欠采样(下采样,downsampling): 1、 随机欠采样 例如,数据中有正样本50条,负样本950条,正样本占比5%。随机欠采样就是在负样本中随机选出10%即95例,与正样本组成新的训练集(95+50)。如此一来,正样本所占的比例为50/145=35%...
解决样本不平衡问题的关键是使得不同类别的样本在模型学习中贡献均衡。可以通过调整样本数量、进行数据增强、使用代价敏感学习方法、以及选择对不平衡数据表现较好的模型等手段实现。具体而言，可以使用欠采样、过采样等方法调整样本数量，或者采用数据增强技术生成更多样本。代价敏感学习方法如调整类别权重，可以在...