解决类别不平衡问题的主要方法有哪些？

离清歌° 2022-01-13 11:18:49

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weixin_38498942 2022-01-13

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1、欠采样：对多数类样本进行欠采样
2、过采样：对少数类样本过采样
3、扩大数据集
4、阈值移动：基于原始数据集进行学习，在预测时，将缩放的公式嵌入到决策过程中
5、惩罚算法：增加少数类分错的成本

什么是类别不平衡？有哪些解决方案？简单方法数据多的欠采样(under-sampling)，舍弃一部分数据，使其与较少类别的数据相当。数据少的过采样(over-sampling)，即重复使用一部分数据，使其与较多类别的数据相当。阈值调整（threshold moving，例如数据均衡时，阈值为0.5，那么可以按比例，例如调整到 0.8。复杂方法数据采样过程中，生成并插样“少数类别”数据，代表算法 SMOTE 和 ADASYN。数据先聚类，“多数类别”随机欠采样，“少数类...

常见的类别不平衡问题解决方法通常的分类学习方法中都有一个共同的假设，即不同类别的训练样例数目相同。如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常对分类影响不大，但是若差别很大，则会对学习造成影响，测试结果非常差。例如二分类问题中有998个反例，正例有2个，那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的分类器，就能达到99.8%的精度；然而这样的分类器没有价值，我们必须要解决这个问题。

样本不平衡怎样解决（在loss前加系数）数据不平衡　　在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是所谓的“二八原理”。 Focal loss 参考网址： https://www.zhihu.com/question/269698662/a...

分类中解决类别不平衡问题1. 类别不平衡数据集基本介绍2. 解决类别不平衡数据方法介绍2.1 过采样方法2.1.1 什么是过采样方法2.1.2 随机过采样方法2.2 欠采样方法2.2.1 什么是欠采样方法2.2.2 随机欠采样方法 1. 类别不平衡数据集基本介绍前⾯我们已经初步认识了，什么是类别不平衡问题。其实，在现实环境中，采集的数据（建模样本）往往是⽐例失衡的。⽐如⽹贷数据，逾期⼈数的⽐例是极低的（千分之⼏的⽐例）；奢侈品消费⼈群鉴定等。在这⼀节中，我们⼀起看⼀下，当遇到数据类别不平衡的时候，

解决不平衡问题？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）策略后产生的二分类任务扔可能出现类别不...

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