既然我们无法用直观的标签密度分布(即empirical label density, 经验标签密度)来直接表示回归场景下的'真实'标签密度(即effective label density, 有效标签密度),那么有什么方法能帮助我们从经验标签密度得到有效标签密度,继而像处理不均衡分类问题那样,通过对不同有效标签密度的样本增加相应的权重来缓解样本不均衡问题呢?
在本文中,我们将探讨不均衡的名词解释是什么。 首先,不均衡可以指的是一种不平等的状态。在社会发展的过程中,不同个体、不同群体所处的地位和资源分配存在着差异。这种差异可能会导致社会的不均衡。举个例子来说,贫富差距的存在就是不均衡的直接体现。富人与穷人之间存在着明显的收入差异,导致了资源的集中和分配的...
自然会比较偏向去减少多数类样本造成的损失),决策树在不平衡数据上面表现相对好一些,树模型是按照增益递归地划分数据(如下图),划分过程考虑的是局部的增益,全局样本是不均衡,局部空间就不一定,所以比较不敏感一些(但还是会有偏向性)。
而最新的报告也指出，人类发展指数不均衡现象正在加剧。世界的贫富差距在拉大 2020 年和 2021 年，以新冠疫情为代表的黑天鹅事件，导致了全球人类发展指数首次连续下降。时隔两年，全球人类发展指数有所回升，并预计在 2023 年将超越 2019 年，反弹至历史新高。但报告也指出：“人类发展指数在全球层面实现了局部反弹...
类别不均衡是指在分类学习算法中,不同类别样本的比例相差悬殊,它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上,有1000个样本,其中5个正样本,995个负样本,在这种情况下,算法只需将所有的样本预测为负样本,那么它的精度也可以达到99.5%,虽然结果的精度很高,但它依然没有价值,因为这样的学习算法不能...
不均衡数据处理 对于不均衡数据处理最常见的方式就是重采样了。重采样又分为过采样和欠采样。过采样是对稀疏类样本进行重复采样,使其和丰富类样本数相同,比较适合用于小数据集。欠采样是减少丰富类样本的数据量,使其和稀疏类样本数相同,适合...
1. 简介 正负样本不均衡:正样本是指图片中感兴趣的目标区域,负样本指目标区域之外的背景区域。 难易样本:经过训练后的模型,如果一个样本是正样本,但预测为正样本的概率很低或者一个样本是负样本,但预测该样…
教育的不均衡发展，首先就会造成教育的不公平，甚至是社会的不公平。教育的不均衡发展就会造成教育机会的失衡，让落后地区的孩子很难享受到和发达地区孩子同等水平的教育，从而让落后地区的孩子更难通过教育改变命运，最终引发社会的不公平。教育的不均衡发展还会影响地区的发展。教育水平低的地区很难培养出优秀人才，同时...
首先,政治因素是导致资源配置不均衡的主要原因之一、在一些国家或地区,政治权力不公平分配,少数利益集团通过政治手段控制着大部分资源的配置,而广大人民群众则难以获得公平的资源分配机会。这种不公平导致人们的奋斗动力丧失,增加了社会不稳定因素。 其次,经济因素也是资源配置不均衡的原因之一、不同行业、不同地区的经济发...
2.难易样本不均衡 难样本指的是分类不太明确的边框,处在前景与背景的过渡区域上,在网络训练中难样本损失会较大,也是我们希望模型去学习优化的样本,利用这部分训练可以提升检测的准确率。 然而,大量的样本并非处在前景与背景的过渡区,而是与真实物体没有重叠区域...