SMOTE 是一种合成过采样方法,通过生成新的少数类样本来平衡数据集。它不是简单地复制现有的少数类样本,而是通过对现有少数类样本的特征进行插值,创建新样本。具体来说,SMOTE 从少数类样本中选取一个样本和其最近邻样本,在它们之间生成新的合成样本。 优点 通过生成新样本代替简单复制,缓解了过拟合的问题。 利用插值...
再比如说时间安排,不能光玩不学习吧,得劳逸结合,这也是一种平衡呢! 总之呢,平衡数据集是个技术活,也是个细心活。咱得好好琢磨,好好实践,才能让数据集乖乖听话,为我们所用。可别小瞧了它,它可是能决定我们的研究、分析结果好不好的关键呢!你说是不是呀?现在你对平衡数据集的方法有没有更清楚一点啦?
有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1. 欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集,当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本,并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本,可以检索平衡的新数据集以进一步建模。 1.2. 过采样 相反,当数据量不足...
如果直接在不平衡的数据上训练分类模型,那么模型会倾向于将所有样例都预测为非违约的样例,就能获得一个不错的预测评估指标。显然,这样的模型是没有任何意义的,因为它无法识别出潜在的违约样例。为了解决这个问题,我们往往会对训练数据集进行平衡处理,常见的方法有过采样、欠采样、人工合成。SMOTE、ADASYN等算法可以在特...
🎯 重采样策略:通过增加稀有类别的样本数量或减少常见类别的样本数量,可以有效平衡数据集。常见的做法包括过采样(增加稀有类别的样本)和欠采样(减少常见类别的样本)。🔢 类别权重调整:在损失函数中引入类别权重,使得模型更加关注稀有类别。通常,损失函数中的权重与类别的频率成反比。🧬...
不平衡数据集是指在分类任务中,不同类别的样本数量差异显著的数据集,通常表现为少数类样本远少于多数类样本。这样的数据集在现实生活中很常见,比如欺诈检测、医疗诊断、故障预测等场景。 例如,在一个包含 10,000 个实例的数据集中,95% 属于一个类(类 0),只有 5% 属于另一个类(类 1),很明显,模型可能会高度...
为了解决不平衡数据集的问题,可以采取以下方法进行处理。 1.重新采样 重新采样是指通过增加或减少样本数量来平衡数据集的类别比例。一种常见的重新采样方法是欠采样(undersampling),即删除多数类别的一些样本,使其数量与少数类别相当。另一种方法是过采样(oversampling),即对少数类别进行复制,使其数量接近多数类别的...
例如,在垃圾邮件分类时,垃圾邮件数据会有较少的样本量,从而导致两种类型的邮件数据量差别很大;在欺诈监测数据集中,往往包含的欺诈样本并没有那么多。在处理这类数据集的分类时,需要对数据集的类不平衡问题进行处理。解决数据不平衡问题常用的方法如下。 (1)过采样:针对稀有类样本数据进行复制,如原始训练集中包含100...
数据不平衡经常出现在分类问题上,数据不平衡指的是在数据集中不同类别的样本数量差距很大,比如,在病人是否得癌症的数据集上,可能绝大部分的样本类别都是健康的,只有极少部分样本类别是患病的。下面介绍几个常用的处理数据不平衡的方法: 1、上采样 SMOTE算法是一种简单有效的上采样方法,该方法类似KNN算法,首先给类别...
1. 最直观的方法就是搜集更多稀缺类别的数据,使得数据分布趋于平衡。 2. 如果某几类稀缺的样本不需要区分的太细,可以考虑将这几类样本合并,更改它们的标签为同一类。 3. 在原始数据集上做文章。 a. 对样本多的类别进行欠采样,缩减这类样本的数量;