weightedrandomSamplers(1)
2024-04-02 12:27:55
样本不均衡问题一直机器学习甚至传统方法学习的主要问题
一般从损失函数和 样本采样的角度来处理这个问题
损失函数比较相关的：
1. focal los
2.eql loss
样本采样相关的：
在网上搜到：加权随机采样WeightedRandomSampler
自己在使用的时候：
错误分析：
这个是对样本做的权重均衡，并不是对类别做的权重均衡。
有人说 如果设置的num_sample 的值大于weight 的个数 会报错 但是我没有报错
如果是对样本进行加权的话，这样我只是使用了6个数据，所以我在预测的时候，所有的预测结果为1 这能解释为什么 训练精度为100 但是测试精度只有7.81
需要把shuffle 设置为False --下面的图中讲了如果设置sampler 这个参数，shuffle 必须为False
这是train_nums 为 60 的参数
在测试集上的结果可以看到：
没有采样加权之前的测试结果是：
|
weights 应该是每个样本的类别
不是每一类的类别
http://www.45fan.com/article.php?aid=19123165016524771188317643
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在上面的基础之上,修改了: 现在样本的权重设置为: shuffle 设置为 False train_num 设置为256 同样的:batch_size 设置为256 现在的训练精度为: 比之前看上去正 ...
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