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如何理解NLP中的类别不平衡问题？
Kirara绵绵冰
2022-01-13 11:18:08
如何理解NLP中的类别不平衡问题？
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weixin_38498942
2022-01-13
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类别不平衡就是值分类任务中，不同类别的训练样例数目差别很大的情况
【面试】解释
类别
不
平衡
，并给出
NLP
中
对这个
问题
的解决方案
解决
类别
不
平衡
问题
的方法：包括欠采样、过采样、SMOTE等方法，通过调整样本数量
平衡
数据集。通过加权交叉熵、聚焦损失等方法，使模型更关注少数类样本。通过生成新样本增加少数类的样本数量和多样性。使用
平衡
随机...
NLP
样本不
平衡
问题
所谓的样本不
平衡
问题
指的是数据集
中
各个
类别
的样本数量不均衡。以二分类
问题
为例，通常情况下把样本
类别
比例超过4:1的数据就可以称为不
平衡
数据，极端情况下正负样本比例有可能达到1:1000。 2. 如何解决样本不
平衡
...
对于
类别
不
平衡
的数据集，应该如何处理？
目录1
问题
定义2 解决方法2.1 采样2.2 SMOTE方法2.3 阈值调整2.4 模型融合 1
问题
定义 这是典型的数据类型不
平衡
问题
。比如对于一个二分类任务，训练集
中
类别
为0的负样本...那么对于
类别
不
平衡
的训练集，该如何处理呢？
如何处理深度学习
中
的样本不
平衡
问题
？
今天我们要探讨的是深度学习
中
的“公平守护者”——处理样本不
平衡
问题
的方法。样本不
平衡
指的是在数据集
中
，不同
类别
的样本数量差别很大。权重
平衡
法（Class Weighting）：设置每个
类别
的权重，让模型在训练时更...
Python imblearn 解决
类别
不
平衡
问题
例如逻辑回归即不适合处理
类别
不
平衡
问题
，例如逻辑回归在欺诈检测
问题
中
，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高...
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