如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)和假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应
类别不平衡(class-imbalance),也叫数据倾斜,数据不平衡,就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习任务中,我们经常会遇到类别不平衡,例如交易欺诈、广告点击率预测、病毒脚本判断等;或者在通过拆分法解决多分类问题时,即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,在使用OvR(One vs. Rest...
在这种情况下,很明显存在不平衡的类别问题。检测和诊断类不平衡可能具有挑战性,使用适当的指标来识别它很重要。 总结 类不平衡是机器学习中的一个常见问题,当数据集中的示例分布倾斜或有偏差时,就会发生这种情况。这可能会导致训练模型出现偏差,从而对其性能产生负面影响。在这篇文章中,我们探讨了解决类不平衡的各种...
类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目相差较大的情况,通常是由于样本较难采集或样本示例较少而引起的,经常出现在疾病类别诊断、欺诈类型判别等任务中。 尽管在传统机器学习领域内,有关类别不平衡的问题已经得到了详尽的研究,但在深度学习领域内,其相关探索随着深度学习的发展,经历了一个先抑后扬的过程。
在二分类问题中,通常假设正负类别相对均衡(混淆矩阵),然而实际应用中类别不平衡的问题,如100, 1000, 10000倍的数据偏斜是非常常见的,比如疾病检测中未患病的人数远超患病的人数,产品质量检测中合格产品数量远超不合格产品等。在检测信用卡欺诈问题中,同样正例的数目稀少,而且正例的数量会随着时间和地点的改变而不断...
类别不平衡(class-imbalance)就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习任务中,我们经常会遇到类别不平衡,例如在通过拆分法解决多分类问题时,即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,在使用OvR(一对其余,One vs. Rest,简称OvR)、MvM(多对多,Many vs. Many,简称MvM)策略后产生的...
解决类别不平衡的推理过程如下: 1. **过采样少数类**:通过增加少数类样本的复制或插值(如SMOTE算法),提升其数量,但可能过拟合。 2. **欠采样多数类**:随机减少多数类样本,降低其对模型的影响,但可能丢失重要信息。 3. **合成数据生成**:通过算法生成逼真的少数类样本(如ADASYN),平衡分布。 4. **调整类别...
实际世界的数据集通常是杂乱的,当不同类别之间的样本分布不均匀时,就会出现类别不平衡。或者说,某些类别的样本比其他类别多得多。 例如,考虑一个信用卡违约数据集,信用卡违约是一个相对较少发生的事件,而没有违约的情况则占据了绝大多数。这种不平衡可能会对模型的训练和性能产生影响。
类别不平衡问题指分类任务中不同类别的训练样本数目差别很大的情况。一般来说,不平衡样本会导致训练模型侧重样本数目较多的类别,而“轻视”样本数目较少类别,这样模型在测试数据上的泛化能力就会受到影响。一个例子,训练集中有99个正例样本,1个负例样本。在不考虑样本不平衡的很多情况下,学习算法会使分类器放弃负例...