一、类别不平衡 类别不平衡(class-imbalance)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。比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多;而如果正类样本有998个、负类样本仅2个,就意味着存在类不平衡。那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的学习器,...
类别不平衡(class-imbalance)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。 在现实的分类任务中,我们会经常遇到类别不平衡的问题。例如,在银行信用欺诈交易识别中,属于欺诈交易的应该是很少部分,绝大部分交易是正常的,这就是一个正常的类别不平衡问题。一般而已,如果类别不平衡比例超过4:1,那么其分类器会大...
类别不平衡问题(class-imbalance)是什么指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况若不同类别的训练样例数目稍有差别,通常影响不大,但若差别很大,则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例,但是正例只…
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...
具体地,我们证明且观察到相比于多数类,少数类节点更易受到 AMP/DMP 的负面影响并因此产生错误的分类结果。这额外增大了多数类和少数类之间的性能差异,加剧了类别不平衡的影响。且类别不平衡越严重,AMP 和 DMP 所带来的额外 bias 也越多...
具体地,我们证明且观察到相比于多数类,少数类节点更易受到 AMP/DMP 的负面影响并因此产生错误的分类结果。这额外增大了多数类和少数类之间的性能差异,加剧了类别不平衡的影响。且类别不平衡越严重,AMP 和 DMP 所带来的额外 bias 也越多。详细的证明和讨论请见论文的第二节:Class Imbalance and Local Topology。
文章目录 类别不平衡问题(class-imbalance)是什么 上采样(过采样, Oversampling) 定义 Random Oversampling(随机上采样) SMOTE 算法流程 SMOTE的问题 Borderline-SMOTE 概述 算法流程 危险集的判断流程 Borderline SMOTE分类两种: ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling,自适应...不...
类别不平衡(class-imbalance)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。 在现实的分类任务中,我们会经常遇到类别不平衡的问题。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。比如在金融反欺诈中,欺诈交易的应该是很少...
机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡(class imbalance),也叫数据偏斜(class skew)。以常见的二分类问题为例,我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中,阳性的比例可能很低(如百分之0.1)。在这种情况下,学习出好的分类器是很难的,而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。
类别不平衡问题(class-imbalance)涉及数据集中不同类别样本数量极不均衡，这对机器学习模型的性能有直接影响。解决此类问题的策略包括上采样、下采样、集成方法、异常检测、分治和分层级方法。上采样方法通过生成额外样本来增加少数类，Random Oversampling随机选择样本进行重复，SMOTE算法则通过线性插值创建新样本...