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  • 不平衡数据处理方法
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    2018-11-04 12:59:50

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    1、不平衡(均衡)数据集

    (1)不平衡数据集定义

    (2)不平衡数据集举例

    (3)不平衡数据集实例

    (4)不平衡数据集导致的问题

    (5)不平衡数据集的主要处理方法

    2、不平衡(均衡)数据集常用的处理方法

    (1)扩充数据集

    (2)对数据集进行重采样

    (3)人造数据

    (4)改变分类算法

    3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集

    4、使用K折交叉验证评估模型性能

    (1)K折交叉验证

    (2)分层k折交叉验证


    1、不平衡(均衡)数据集

    (1)不平衡数据集定义

    不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大。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,这种情况下的数据称为不平衡数据

    (2)不平衡数据集举例

    ① 在二分类问题中,训练集中class 1的样本数比上class 2的样本数的比值为60:1。使用逻辑回归进行分类,最后结果是其忽略了class 2,将所有的训练样本都分类为class 1。

    ② 在三分类问题中,三个类别分别为A,B,C,训练集中A类的样本占70%,B类的样本占25%,C类的样本占5%。最后我的分类器对类A的样本过拟合了,而对其它两个类别的样本欠拟合。

    (3)不平衡数据集实例

    训练数据不均衡是常见并且合理的情况,比如:

    ① 在欺诈交易识别中,绝大部分交易是正常的,只有极少部分的交易属于欺诈交易。

    ② 在客户流失问题中,绝大部分的客户是会继续享受其服务的(非流失对象),只有极少数部分的客户不会再继续享受其服务(流失对象)。

    (4)不平衡数据集导致的问题

    如果训练集的90%的样本是属于同一个类的,而我们的分类器将所有的样本都分类为该类,在这种情况下,该分类器是无效的,尽管最后的分类准确度为90%。所以在数据不均衡时,准确度(Accuracy)这个评价指标参考意义就不大了。实际上,如果不均衡比例超过4:1,分类器就会偏向于大的类别。

    (5)不平衡数据集的主要处理方法

    ① 从数据的角度出发,主要方法为采样,分为欠采样过采样以及对应的一些改进方法。

    ② 从算法的角度出发,考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化,主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning),代表的算法有adacost。

    另外可以将不平衡数据集的问题考虑为一分类(One Class Learning)或者异常检测(Novelty Detection)问题,代表的算法有One-class SVM。

    从数据角度出发的不平衡数据集的处理方法对应的python库(imblearn)

    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。

    2、不平衡(均衡)数据集常用的处理方法

    (1)扩充数据集

    首先想到能否获得更多数据,尤其是小类(该类样本数据极少)的数据,更多的数据往往能得到更多的分布信息。

    (2)对数据集进行重采样

    过采样(over-sampling)

    对小类的数据样本进行过采样来增加小类的数据样本个数,即采样的个数大于该类样本的个数。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
    ros=RandomOverSampler(random_state=0) #采用随机过采样(上采样)
    x_resample,y_resample=ros.fit_sample(trainset,labels)

    欠采样(under-sampling)

    对大类的数据样本进行欠采样来减少大类的数据样本个数,即采样的个数少于该类样本的个数。

    采样算法容易实现,效果也不错,但可能增大模型的偏差(Bias),因为放大或者缩小某些样本的影响相当于改变了原数据集的分布。对不同的类别也要采取不同的采样比例,但一般不会是1:1,因为与现实情况相差甚远,压缩大类的数据是个不错的选择。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
    #通过设置RandomUnderSampler中的replacement=True参数, 可以实现自助法(boostrap)抽样
    #通过设置RandomUnderSampler中的rratio参数,可以设置数据采样比例
    rus=RandomUnderSampler(ratio=0.4,random_state=0,replacement=True) #采用随机欠采样(下采样)
    x_resample,y_resample=rus.fit_sample(trainset,labels)

    (3)人造数据

    ① 属性值随机采样

    在该类下所有样本的每个属性特征的取值空间中随机选取一个组成新的样本,即属性值随机采样。此方法多用于小类中的样本,不过它可能破坏原属性的线性关系。如在图像中,对一幅图像进行扭曲得到另一幅图像,即改变了原图像的某些特征值,但是该方法可能会产生现实中不存在的样本。

    ② SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)

    SMOTE是一种过采样算法,它构造新的小类样本而不是产生小类中已有的样本的副本。它基于距离度量选择小类别下两个或者更多的相似样本,然后选择其中一个样本,并随机选择一定数量的邻居样本对选择的那个样本的一个属性增加噪声,每次处理一个属性。这样就构造了许多新数据。

    (4)改变分类算法

    ① 使用代价函数时,可以增加小类样本的权值,降低大类样本的权值(这种方法其实是产生了新的数据分布,即产生了新的数据集),从而使得分类器将重点集中在小类样本身上。刚开始,可以设置每个类别的权值与样本个数比例的倒数,然后可以使用过采样进行调优。

    ② 可以把小类样本作为异常点(outliers),把问题转化为异常点检测问题(anomaly detection)。此时分类器需要学习到大类的决策分界面,即分类器是一个单个类分类器(One Class Classifier)。

    ③ 由Robert E. Schapire提出的”The strength of weak learnability”方法,该方法是一个boosting算法,它递归地训练三个弱学习器,然后将这三个弱学习器结合起形成一个强的学习器。

    3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from collections import Counter
    from sklearn.model_selection import train_test_split  #数据集划分
    #参数test_size表示数据集和测试集的划分比例
    x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(datasets,labels,test_size=0.1,random_state=0) #数据集划分
    print(len(x_train))
    print(len(x_test))
    print(Counter(x_train))#统计训练集中不同类别的数量

    4、使用K折交叉验证评估模型性能

    (1)K折交叉验证

    在k折交叉验证中,我们不重复地随机将训练数据集划分为k个,其中k-1个用于模型的训练,剩余的1个用于测试。重复此过程k次,我们就得到了k个模型及对模型性能的评价。

    k折交叉验证的一个特例就是留一(leave-one-out,LOO)交叉验证法。在LOO中,我们将数据子集划分的数量等同于样本数(k=n),这样每次只有一个样本用于测试。当数据集非常小时,建议使用此方法进行验证。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn.model_selection import KFold   #交叉验证
    import numpy as np
    kf=KFold(n_splits=10)
    for train_index,test_index in kf.split(datasets,labels):
        x_train = np.array(datasets)[train_index]
        y_train = np.array(datasets)[train_index]
        x_test = np.array(datasets)[test_index]
        y_test = np.array(labels)[test_index]

    (2)分层k折交叉验证

    分层k折交叉验证对标准k折交叉验证做了稍许改进,它可以获得偏差和方差都较低的评估结果,特别是类别比例相差较大时。在分层交叉验证中,类别比例在每个分块中得以保持,这使得每个分块中的类别比例与训练数据集的整体比例一致。(分层k折交叉验证参考论文)

    # -*- coding: utf-8 -*-
    from sklearn.model_selection import StratifiedKFold #分层k折交叉验证
    import numpy as np
    kf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True)
    for train_index, test_index in kf.split(datasets, labels):
        x_train = np.array(datasets)[train_index]
        y_train = np.array(datasets)[train_index]
        x_test = np.array(datasets)[test_index]
        y_test = np.array(labels)[test_index]

    参考文献:

    【1】 机器学习︱非平衡数据处理方式与评估

    【2】分类中的训练数据集不均衡问题处理

    【3】不均衡学习的抽样方法

    【4】不均衡数据的机器学习

    【5】imblearn不平衡算法学习

    本人博文NLP学习内容目录:

    一、NLP基础学习

    1、NLP学习路线总结

    2、TF-IDF算法介绍及实现

    3、NLTK使用方法总结

    4、英文自然语言预处理方法总结及实现

    5、中文自然语言预处理方法总结及实现

    6、NLP常见语言模型总结

    7、NLP数据增强方法总结及实现

    8、TextRank算法介绍及实现

    9、NLP关键词提取方法总结及实现

    10、NLP词向量和句向量方法总结及实现

    11、NLP句子相似性方法总结及实现

    12、NLP中文句法分析

    二、NLP项目实战

    1、项目实战-英文文本分类-电影评论情感判别

    2、项目实战-中文文本分类-商品评论情感判别

    3、项目实战-XGBoost与LightGBM文本分类

    4、项目实战-TextCNN文本分类实战

    5、项目实战-Bert文本分类实战

    6、项目实战-NLP中文句子类型判别和分类实战

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  • 不平衡数据处理方法总结(学习笔记)

    千次阅读 2020-08-27 11:19:29
    本文资料收集于互联网,内容大部分为转载+汇总,主要是针对不平衡数据处理进行一个总结,以便日后翻阅。 常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的,但是现实生活中经常遇到平衡的数据集,比如广告点击预测...

    本文资料收集于互联网,内容大部分为转载+汇总,主要是针对不平衡数据的处理进行一个总结,以便日后翻阅。

    常用的分类算法一般假设不同类的比例是均衡的,但是现实生活中经常遇到不平衡的数据集,比如广告点击预测(点击转化率一般都很小)、商品推荐(推荐的商品被购买的比例很低)、信用卡欺诈检测等等。对于不平衡数据集,一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类,体现在模型整体的准确率很高,但是对于极不均衡的分类问题,比如1%-99%的比例,模型会将所有样本都分到99%的类里,这样的模型是没有用的,于是在类不平衡情况下, 一般是对模型使用F值或者AUC值。处理不平衡数据,可以从两方面考虑:一是改变数据分布,从数据层面使得类别更为平衡;二是改变分类算法,在传统分类算法的基础上对不同类别采取不同的加权方式,使得模型更看重少数类。

    改变数据分布的方式就是重采样,重采样有三种,一种是欠采样:减少多数类样本的数量,第二种是过采样:增加少数类样本的数量;第三种是综合采样:将过采样和欠采样结合。

    欠采样:减少多数类样本数量最简单的方法是随机剔除多数类样本,可以事先设置多数类与少数类最终的数量比例ratio,在保留少数类样本不变的情况下, 根据ratio随机选择多数类样本。还有Tomek links方法。将Tomek link对中属于多数类的样本剔除。欠采样的优点在于操作简单、只依赖于样本分布,不依赖于任何距离信息,属于非启发式方法。缺点在于会丢失一部分多数类样本信息,无法充分利用已有信息。

    过采样:过采样的最简单的方法是随机复制少数类样本,事先设置多数类与少数类最终的数量比例ratio,在保留多数类样本不变的情况下,根据ratio随机复制少数类样本。过采样的优点在于操作简单,只依赖于样本分布,不依赖于任何距离信息,属于非启发式方法。缺点是重复样本过多,容易噪声分类器的过拟合。过采样中有一类常用的方法是SMOTE(synthetic minority over-sampling technique),主要思想来源于手写字识别:对于手写字的图片而言,旋转、扭曲等操作是不会改变原始类别的,因此可以产生更多的样本。SMOTE的主要思想是通过在一些位置相近的少数类样本中生成新样本达到平衡类别的目的,由于不是简单地复制少数类样本,因此可以在一定程度上避免分类器的过拟合。

    SMOTE算法流程:

    1. 设置向上采样的倍率为N,即对每个少数类样本都需要产生对应的N个少数类新样本。
    2. 对少数类中的每个样本x,搜索得到其K(通常取5)个少数最近邻样本,并且从中随机选择N个样本,记为y1,y2,…,yN(可能有重复)。
    3. 构造新的少数类样本 r j = x + r a n d ( 0 , 1 ) × ( y j − x ) r_j = x + rand(0,1)\times(y_j-x) rj=x+rand(0,1)×(yjx),其中rand(0,1)表示区间(0,1)内的随机数。
    SMOTE算法代码:
    1. 生成类别不平衡数据
    #使用sklearn的make_classification生成不平衡数据样本
    from sklearn.datasets import make_classification
    #生成一组0和1比例为9比1的样本,X为特征,y为对应的标签
    X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2,
                               weights=[0.9, 0.1], n_informative=3, 
                               n_redundant=1, flip_y=0,
                               n_features=20, n_clusters_per_class=1, 
                               n_samples=1000, random_state=10)
    
    2. 查看数据分布
    from collections import Counter
    #查看所生成的样本类别分布,0和1样本比例9比1,属于类别不平衡数据
    print(Counter(y))
    #Counter({0: 900, 1: 100})
    
    3. SMOTE算法核心语句
    #使用imlbearn库中上采样方法中的SMOTE接口
    from imblearn.over_sampling import SMOTE
    #定义SMOTE模型,random_state相当于随机数种子的作用
    smo = SMOTE(random_state=42)
    X_smo, y_smo = smo.fit_sample(X, y)
    
    4. 查看经过SMOTE之后的数据分布
    print(Counter(y_smo))
    #Counter({0: 900, 1: 900})
    
    https://blog.csdn.net/dzysunshine/article/details/89046831
    

    SMOTE算法对所有的少数类样本都是一视同仁的,但实际建模过程中发现那些处于便捷位置的样本更容易被错分,因此利用边界位置的样本信息产生新样本可以给模型带来更大的提升,Borderline SMOTE就是将原始SMOTE算法和边界信息结合的算法,它有两个版本:Borderline SMOTE-1和Borderline SMOTE-2.

    Borderline SMOTE-1算法流程:

    1. 记整个训练集合为T,少数类样本集合为P,多数类样本集合为N。对P中的每一个样本 x i x_i xi,在整个训练集合T中搜索得到最近的m个样本,记其中少数类样本数量为 m i m_i mi
    2. m i = 0 m_i=0 mi=0,即 x i x_i xi附近的m个最近的样本均是多数类,认为 x i x_i xi为噪声点,不进行任何操作;若 m i > m 2 m_i> \frac{m}{2} mi>2m,认为 x i x_i xi为安全点,也不进行任何操作,若 0 < m i < m 2 0<m_i<\frac{m}{2} 0<mi<2m,认为 x i x_i xi处于少数类的边界为之,将其加入危险集DANGER。
    3. 对DANGER中的每一个样本点,采用普通的SMOTE算法生成新的少数类样本。

    Borderline SMOTE-2和Borderline SMOTE-1是很类似的,区别是在得到DANGER集合之后,对于DANGER中的每一个样本点 x i x_i xi

    1. Borderline SMOTE-1:从少数类样本集合P中得到k个最近邻样本,再随机选择样本点和 x i x_i xi作随机的线性插值产生新的少数类样本(和普通SMOTE算法流程相同)
    2. Borderline SMOTE-2:从少数类样本集合P和多数类样本集合N中分别得到k个最近邻样本 P k P_k Pk N k N_k Nk。设定一个比例 α \alpha α,在 P k P_k Pk中选出 α \alpha α比例的样本点和 x i x_i xi作随机的现行插值产生新的少数类样本。方法同Borderline SMOTE-1;在 N k N_k Nk中选出 1 α \frac{1}{\alpha} α1比例的样本点和 x i x_i xi作随机的现行插值产生新的少数类样本,此处的随机数范围选择的是(0,0.5),即产生的新的样本点更靠近少数类样本。

    综合采样:目前为止我们使用的重采样方法都是只针对某一类样本:多多数类样本欠采样,对少数类样本过采样。

    普通SMOTE方法生成的少数类样本是通过线性差值得到的,在平衡类别分布的同时也扩张了少数类的样本空间,产生的问题是可能原本属于多数类样本的空间被少数类“入侵”,容易噪声模型的过拟合。于是有人提出将欠采样和过采样综合的方法,解决样本类别分布不平衡和过拟合问题,有两种常用的方法:SMOTE+Tomek links 和SMOTE+ENN。

    首先介绍Tomek links的定义,假设样本点 x i x_i xi x j x_j xj属于不同的类别, d ( x i , x j ) d(x_i,x_j) d(xi,xj)表示两个样本点之间的距离。称 ( x i , x j ) (x_i,x_j) (xi,xj)为一个Timek link对,如果不存在第三个样本点使得 d ( x l , x i ) < d ( x i , x j ) d(x_l,x_i)<d(x_i,x_j) d(xl,xi)<d(xi,xj)或者 d ( x l , x j ) < d ( x i , x j ) d(x_l,x_j)<d(x_i,x_j) d(xl,xj)<d(xi,xj)成立。也就是说 x i x_i xi x j x_j xj距离是最近的,但是它们属于不同的类。容易看出,如果两个样本点为Tomek link对,则其中某个样本为噪声(偏离正常分布太多或者两个样本都在两类的边界上)。img

    1. SMOTE+Tomek links方法的算法流程非常简单:①利用SMOTE方法生成新的少数类样本,得到扩充后的数据集T。②剔除T中的Tomek links对。

    2. SMOTE+ENN方法和SMOTE+Tomek links的想法和过程都是非常类似的:①利用SMOTE方法生成新的少数类样本,得到扩充后的数据集T。②对T中的每一个样本使用KNN(一般k取3)方法预测,若预测结果和实际类别标签不符,则剔除该样本。

    KNN算法的分类预测过程:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的数据后,将这个没有标签的数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后提取样本中特征最相近的数据(最近邻)的分类标签。

    https://blog.csdn.net/hajk2017/article/details/82862788

    https://www.cnblogs.com/zcjcsl/p/10472771.html
    http://www.360doc.com/content/17/0110/15/18144428_621538252.shtml

    展开全文
  • 不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大,也叫数据倾斜。以二分类问题为例,即正类的样本数量远大于负类的样本数量。严格地讲,任何数据集上都有数据平衡现象,一点的差异不会引起太多的影响,我们只...
  • 数据分类作为一种基础的数据处理方法,已广泛应用于数据的智能化处理.传统分类方法通常假设数据类别分布均衡且错分代价相等,然而,现实中的数据通常具有不平衡特性,即某一类的样本数量要小于其他类的样本数量,且少数类...
  • 数据不平衡处理方法

    2021-04-08 15:23:10
    1*1卷积核的作用 卷积核作用:特征的抽取,卷积核越大感受野越大,参数越多。 1*1卷积的作用: ...数据不平衡处理方法 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

    1*1卷积核的作用

    卷积核作用:特征的抽取,卷积核越大感受野越大,参数越多。

    1*1卷积的作用:
    1、 实现跨通道的信息交互和信息整合
    2、 进行卷积核通道数的降维和升维。
    不改变图片宽高。池化可以压缩宽高。通过控制卷积核的数量达到通道数大小的缩放。从而能减少参数和减少计算量。
    3、 可以在保持feature map尺寸不变(即分辨率不变)的前提下大幅增加非线性特性,把网络做的很深。使网络能够表达更加复杂的特征。

    数据不平衡处理方法

    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。
    处理数据不平衡的方法:
    一、从数据角度
    1、主动获取:获取更多的少量样本数据
    2、算法采样:上采样、下采样、生成合成数据
    ADASYN为样本较少的类生成合成数据,其生成的数据与更容易学习的样本相比,更难学习。基本思想是根据学习难度的不同,对不同的少数类的样本使用加权分布。其中,更难学习的少数类的样本比那些更容易学习的少数类的样本要产生更多的合成数据。因此,ADASYN方法通过以下两种方式改善了数据分布的学习:(1)减少由于类别不平衡带来的偏差;(2)自适应地将分类决策边界转移到困难的例子。

    SMOTE采样方法:从少数类创建新的合成点,以增加其基数。但是SMOTE算法也有一定的局限性。具体有两项,一是在近邻选择时,存在一定的盲目性。在算法执行过程中,需要确定K值,即选择几个近邻样本,这个需要根据具体的实验数据和实验人自己解决。二是该算法无法克服非平衡数据集的数据分布问题,容易产生分布边缘化的问题。由于负类样本的分布决定了其可选择的近邻,如果一个负类样本处在负类样本的边缘,则由此负类样本和近邻样本产生的样本也会处在边缘,从而无法确定正负类的分类边界。

    3、通过丢弃部分大类样本的方法,使得数据达到平衡状态。

    4、数据增强:加噪音增强模型鲁棒性、对不同性质的数据也可以做不同的augmentation
    5、改变权重:设定惩罚因子,如libsvm等算法里设置的正负样本的权重项等。惩罚多样本类别,其实还可以加权少样本类别

    二、从分类器评估指标
    在数据平衡的分类问题中,分类器好坏的评估指标常用准确率。
    数据不平衡的分类问题中,常用f1-score、ROC-AUC曲线。

    谨慎选择AUC作为评价指标:对于数据极端不平衡时,可以观察观察不同算法在同一份数据下的训练结果的precision和recall,这样做有两个好处,一是可以了解不同算法对于数据的敏感程度,二是可以明确采取哪种评价指标更合适。针对机器学习中的数据不平衡问题,建议更多PR(Precision-Recall曲线),而非ROC曲线,具体原因画图即可得知,如果采用ROC曲线来作为评价指标,很容易因为AUC值高而忽略实际对少两样本的效果其实并不理想的情况。

    f1-score计算公式:
    在这里插入图片描述
    ROC-AUC曲线:
    ROC曲线的x轴是FPR(假阳性率)、y轴是TPR(真阳性率、召回率)
    AUC是ROC曲线与x轴所围成的面积
    在这里插入图片描述
    TP:将正类预测为正类
    FN:将正类预测为负类
    FP:将负类预测为正类
    TN:将负类预测为负类

    G-Mean
    先计算特异度(specificity),再计算G-Mean
    specificity=TN/(TN+FP)G-Mean=√(Recall*specificity)
    三、从算法角度
    1、选择对数据倾斜相对不敏感的算法。如树模型等。
    基于树的算法在数据不平衡数据集上表现良好,因为它们的层次结构允许它们从两个类中学习信号。
    2、集成学习(Ensemble集成算法)。首先从多数类中独立随机抽取出若干子集,将每个子集与少数类数据联合起来训练生成多个基分类器,再加权组成新的分类器,如加法模型、Adaboost、随机森林等。
    3、将任务转换成异常检测问题。譬如有这样一个项目,需要从高压线的航拍图片中,将松动的螺丝/零件判断为待检测站点,即负样本,其他作为正样本,这样来看,数据倾斜是非常严重的,而且在图像质量一般的情况下小物体检测的难度较大,所以不如将其转换为无监督的异常检测算法,不用过多的去考虑将数据转换为平衡问题来解决。
    4、惩罚算法
    使用惩罚学习算法,提高少数类的分类错误的成本,在训练期间使用参数class_weight='balanced’来惩罚少数群体类的错误,其数量与其代表性不足的数量成正比。

    展开全文
  • 数据不平衡处理方法

    万次阅读 2019-04-05 22:20:30
    下面介绍几个常用的处理数据不平衡方法: 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,首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本,并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样,...

    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,首先给类别数量少的样本随机选择出几个近邻样本,并且在该样本与这些近邻样本的连线上随机采样,生成无重复的新的样本。
    2、下采样
    下采样是通过丢弃部分大类样本的方法,使得数据达到平衡状态。
    3、分类器评估指标
    在数据平衡的分类问题中,分类器好坏的评估指标常用准确率,但是对于数据不平衡的分类问题,准确率不再是恰当的评估指标。所以针对不平衡数据分类问题,常用f1-score、ROC-AUC曲线。
    f1-score计算公式:
    在这里插入图片描述
    ROC-AUC曲线:
    ROC曲线的x轴是FPR(假阳性率)、y轴是TPR(真阳性率、召回率)
    AUC是ROC曲线与x轴所围成的面积
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    TP:将正类预测为正类
    FN:将正类预测为负类
    FP:将负类预测为正类
    TN:将负类预测为负类

    4、G-Mean
    先计算特异度(specificity),再计算G-Mean
    在这里插入图片描述
    5、惩罚算法
    使用惩罚学习算法,提高少数类的分类错误的成本,在训练期间使用参数class_weight='balanced’来惩罚少数群体类的错误,其数量与其代表性不足的数量成正比。
    6、使用基于树的算法
    基于树的算法在数据不平衡数据集上表现良好,因为它们的层次结构允许它们从两个类中学习信号。

    展开全文
  • #资源达人分享计划#
  • 数据集适合做不平衡多分类,从KEEL和UCI上下载后处理完,分成数据和标签,每个数据集都有独自名字,数据是.data格式也可以化成csvg格式。
  • 机器学习对不平衡数据学习处理方案,imbalanced-learn是一个python软件包, 提供了一些数据集中常用的重新采样技术,显示出强烈的平衡性。它与scikit-learn兼容,是scikit-learn-contrib 项目的一部分。
  • 方法首先利用初始的标记样本集训练处理不平衡数据的Biased-SVM模型,然后用训练好的Biased-SVM模型为未标记样本加上标签,再把新标记样本加入到初始标记样本集中,得到新标记样本集,最后采用基于遗传算法的不平衡数据...
  • 针对不平衡数据集解决方法主要分为两个方面:第一种方案主要从数据的角度出发,主要方法为抽样,既然我们的样本是平衡的,那么可以通过某种策略进行抽样,从而让我们的数据相对均衡一些;第二种方案从算法的角度...
  • 抽样是处理不平衡数据集的一种常用方法,其主要思想是改变类别的分布,缩小稀有类与多数类的分布比例差距.提出一种基于一趟聚类的下抽样方法,根据聚类后簇的特征与数据倾斜程度确定抽样比例,按照每个簇的抽样比例对该...
  • 所以采用欠采样来缓解类别不平衡的问题。 下面的代码展示了如何使用WeightedRandomSampler来完成抽样。 numDataPoints = 1000 data_dim = 5 bs = 100 # Create dummy data with class imbalance 9 to 1 data = ...
  • 传统的不平衡数据分类问题往往会因为类间数据平衡造成分类器的性能下降。利用 AUC(ROC 曲线下的面积)为评价指标,结合单类 F-score 特征选择和遗传...实验证明,所提模型在处理不平衡数据分类问题上的表现更优秀。
  • 如何处理不平衡数据

    2021-05-04 19:34:42
    如何处理不平衡数据 实际数据往往分布得很均匀,都会存在“长尾现象”,也就是所谓的“二八原理”。解决这一问题的基本思路是让正负样本在训练过程中拥有相同的话语权,比如利用采样与加权等方法。为了方便起见,...
  • 处理不平衡数据的聚类欠采样加权随机森林算法.pdf
  • 机器学习中不平衡数据处理方式

    万次阅读 2018-08-24 10:44:56
    不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面,如搜索引擎的点击预测(点击的网页往往占据很小的比例),电子商务领域的...那么什么是不平衡数据呢?顾名思义即我们的数据集样本类别极均衡,以二分类问题为例,...
  • 本资源为KEEL不平衡数据集,数据集的平衡率从1点几到几百不等,非常适合做不平衡数据分类的研究,数据集为各行各业的真实数据集。
  • 不平衡数据集的处理

    千次阅读 2020-12-30 14:50:58
    一、不平衡数据集的定义所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极均衡。...不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面:1、从数据的角度出发,主要方法为采样,分为欠采样和过采样以及对应的一些改进方法...
  • 传统的分类算法在处理不平衡数据分类问题时会倾向于多数类,而导致少数类的分类精度较低。针对不平衡数据的分类,首先介绍了现有不平衡数据分类的性能评价;然后介绍了现有常用的基于数据采样的方法及现有的分类方法...
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  • 不平衡数据(Imbalanced Datasets)分类的例子对不平衡数据处理朴素随机过采样(上采样,over-sampling)朴素随机欠采样(下采样,under-sampling)随机采样的优缺点过采样的改进:SMOTE与ADASYNSMOTESMOTE的改进:...
  • themis包含用于处理不平衡数据的包的其他步骤。 塞米斯(themis )这个名字是 名字,通常被刻画得很平衡。 安装 您可以使用以下方法从安装发行的Themis版本: install.packages( " themis " ) 使用以下命令从...
  • 以二分类问题为例,假设我们的数据集是S,数据集中的多数类为S_maj,少数类为S_min,通常情况下把多数类样本的比例为100:1,1000:1,甚至是10000:1,这种情况下为不平衡数据不平衡数据的学习即需要在如此分布均匀...
  • 在机器学习中,不平衡数据是常见场景。不平衡数据一般指正样本数量远远小于负样本数量。如果数据平衡,那么分类器总是预测比例较大的类别,就能使得准确率达到很高的水平。比如正样本的比例为 1%,负样本的比例为 ...

空空如也

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不平衡数据的处理方法