python使用imbalanced-learn的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
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。
以上面提到的场景来说，如果我们的分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确率。然而这种结果是没有意义的，对于这种情况该如何去评估模型如何去训练模型或者调整数据集？
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
为什么类不平衡是不好的
从模型的训练过程来看
从训练模型的角度来说，如果某类的样本数量很少，那么这个类别所提供的“信息”就太
python使用imbalanced-learn的KMeansSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题相关推荐
- python使用imbalanced-learn的SMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 ...
- python使用imbalanced-learn的SVMSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SVMSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 s ...
- python使用imbalanced-learn的ADASYN方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的ADASYN方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 ske ...
- python使用imbalanced-learn的SMOTEN方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SMOTEN方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 ske ...
- python使用imbalanced-learn的SMOTENC方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的SMOTENC方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 sk ...
- python使用imbalanced-learn的RandomOverSampler方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的RandomOverSampler方法进行上采样处理数据不平衡问题 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 ...
- python使用imbalanced-learn的BorderlineSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的BorderlineSMOTE方法进行上采样处理数据不平衡问题 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( ...
- python使用imbalanced-learn的ClusterCentroids方法进行下采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的ClusterCentroids方法进行下采样处理数据不平衡问题 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 ...
- python使用imbalanced-learn的AllKNN方法进行下采样处理数据不平衡问题
python使用imbalanced-learn的AllKNN方法进行下采样处理数据不平衡问题 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 ske ...
最新文章
- 是固执成见还是步步为营，工程建筑行业如何追赶人工智能化潮流？
- java+mysql中文乱码问题
- Java黑皮书课后题第1章：*1.11（人口估算）编写一个程序，显示未来5年的每年人口数。假设当前的人口是312 032 486，每年有365天
- csv导入mysql_京东金融数据分析：MySQL+HIVE的结合应用案例详解【附全代码】
- 自适应响应式炫酷汽车配件类网站源码 html5高端大气汽车网站织梦模板
- C# 对话框隐藏 标题栏
- 初学Flask（1）
- win10记得pin码 重置密码登录
- Pulseaudio入坑
- MySQL基本操作——1
- [魔方]魔教秘籍4：《封王-易筋经》（概要）
- java一个对象回收的过程_一个Java对象的回忆录：垃圾回收
- Mysql 计算当前日期是本月第几周：一个自定义算法
- 同质化游戏做出不同点在于背景音乐
- PHP常用第三方包,php第三方包管理
- 徒步旅行中的注意事项
- JADE学习笔记2 ：Agent的创建和运行
- 简单便宜智能家居解决方案
- 女神节-女性程序员有哪些好的职业发展路线
- 《马伯庸笑翻中国简史》