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不平衡的学习问题-样本外与验证

不平衡的学习问题是指在机器学习中，训练数据集中不同类别的样本数量存在明显的不平衡情况。这种情况下，模型容易偏向于数量较多的类别，导致对数量较少的类别预测效果较差。

分类：不平衡的学习问题可以分为两种类型：二分类不平衡和多分类不平衡。二分类不平衡指的是训练数据集中只有两个类别，其中一个类别的样本数量远远多于另一个类别。多分类不平衡则是指训练数据集中有多个类别，但其中某些类别的样本数量远远多于其他类别。

优势：解决不平衡的学习问题可以提升模型的性能和泛化能力，特别是对于数量较少的类别。通过采用合适的方法和技术，可以有效地平衡不同类别之间的样本数量，提高模型对少数类别的识别和分类能力。

应用场景：不平衡的学习问题在实际应用中非常常见，例如金融欺诈检测、医学诊断、故障预测等领域。在这些场景中，少数类别的样本往往具有重要的意义，因此解决不平衡的学习问题对于提高模型的准确性和可靠性至关重要。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列的人工智能和大数据产品，可以帮助解决不平衡的学习问题。以下是一些推荐的产品：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于处理不平衡的学习问题。
腾讯云图像识别API（https://cloud.tencent.com/product/tii）：提供了图像分类、标签识别等功能，可以用于处理图像数据中的不平衡问题。
腾讯云自然语言处理API（https://cloud.tencent.com/product/nlp）：提供了文本分类、情感分析等功能，可以用于处理文本数据中的不平衡问题。
腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）：提供了强大的数据分析和挖掘工具，可以用于处理大规模数据中的不平衡问题。

通过使用这些腾讯云的产品，开发工程师可以更好地处理不平衡的学习问题，提高模型的性能和效果。

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关于处理样本不平衡问题的Trick整理

然而，大多数机器学习算法不能有效的处理不平衡数据集的学习问题，以下七种技术可以有效的帮助你处理上述存在的问题。 1.使用正确的评估指标 ?...不是去除样本的多样性，而是通过使用诸如重复、自举或SMOTE等方法生成新样本（合成少数过采样技术）请注意，一种重采样方法与另一种相比没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。...3.以正确的方式使用K-fold交叉验证需要注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时，应适当地应用交叉验证。过采样会观察到稀有的样本，并根据分布函数自举生成新的随机数据。...但事实上，如果模型适用于不平衡数据，则不需要对数据进行重新采样。如果数据样本没有太多的倾斜，著名的XGBoost已经是一个很好的起点，因为该模型内部对数据进行了很好的处理，它训练的数据并不是不平衡的。...综上所述这不是一份独家的技术清单，而是处理不平衡数据的一个起点。没有适合所有问题的最佳方法或模型，强烈建议尝试不同的技术和模型来评估哪些方法最有效。可以尝试创造性地结合不同的方法。

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推荐阅读时间：5min~12min 主要内容：机器学习中样本比例不平衡的处理方法在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。...这种现象往往是由于本身数据来源决定的，如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题，但是实际获取的数据又往往是不平衡的，因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。...样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中；除此之外，一个典型的问题就是 Accuracy Paradox，这个问题指的是模型的对样本预测的准确率很高，但是模型的泛化能力差...但是需要注意，当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时，这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。...一种最简单的方法就是从各个 feature 中随机选出一个已有值，然后拼接成一个新的样本，这种方法增加了样本数目较少的类别的样本数，作用与上面提到的 over-sampling方法一样，不同点在于上面的方法是单纯的复制样本

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机器学习中的类不平衡问题

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YOLOV8损失函数优化策略：SlideLoss，解决简单样本和困难样本之间的不平衡问题

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解决机器学习中不平衡类的问题

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如何解决机器学习中的数据不平衡问题？

在机器学习任务中，我们经常会遇到这种困扰：数据不平衡问题。数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。...当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。...欠采样欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡数据集，当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有稀有类样本，并在丰富类别中随机选择与稀有类别样本相等数量的样本，可以检索平衡的新数据集以进一步建模。...2、使用 K-fold 交叉验证值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。...此时，我们可以选择 K 值为稀有类中的数据样本的个数，并将聚类后的中心点以及相应的聚类中心当做富类样本的代表样例，类标与富类类标一致。 ? 7.2.

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Easyensemble&LightGBM-应对气象样本不平衡问题的有效算法（支持各类基模型接入与新增优化参数）

⚪在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果 ⚪总结论述 ⚪样本不平衡问题概述 ⚪本文Easyensemble的主要改进点 ⚪代码 || 在缓解气象强对流识别等样本不平衡问题中的效果将Easyensemble...应用到气象样本不平衡问题的缓解中，其中0（正样本）：1（负样本） = 4723：84，仅调整了每个基模型的正负样本比例数，Easyensemble便可取得比SMOTE和原LightGBM方法更高的TS。...当然具体问题具体分析，没有一种方法一定是通用的，假如特征与类别之间的关系较为明确，那么采用Easyensemble可能只会有不好的结果。...、模型训练难度加大等问题，目前已在相当领域取得了较传统样本不平衡处理方法更优的分类结果。...3 Easyensemble方法 2006年X.Y.Liu和J.Wu等人提出了一种基于欠采样技术与集成学习技术相结合的EasyEnsemble算法，该算法针对欠采样可能会损失重要信息的不足作了一定的改进

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开发 | 如何解决机器学习中的数据不平衡问题？

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深度学习中的样本遗忘问题 (ICLR-2019)

中研究的主要问题之一。...这是一个很有意思的问题，作者分别对unforgettable和forgettable的样本进行了统计： first learning event 从上图可以发现，大部分的样本，在出现5次以内就可以被学习到...微观视角的灾难性遗忘这是一个很有意思的实验。上面的很多分析都验证了神经网络确实会有遗忘，即使在同一个任务的训练中。...借助开头的那个图来理解一下：这意味着forgettable examples的分布能够比较好地涵盖unforgettable examples的分布，这样才会使得学习新的样本对原来的decision...所以这对于我们设计神经网络，设计训练方法，应该有很大启示，在continual learning领域应该已经有丰富的工作来试图解决这方面问题。

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元学习国内首著：小样本问题的救星！

，额外提高深度学习模型的泛化能力，避免了过拟合问题的出现，提高了深度学习模型在分布外任务的精度。...由于深度学习适用于数据量较大的情况，所以对于小样本的情形无法使用，而元学习适用于小样本问题的解决，由此，彭老师开始对元学习领域感兴趣。...除了这类情形之外，元学习可以解决许多小样本的实际问题，例如任何数据量不足或者任务环境剧烈变化的场景。但是，元学习又不仅限于解决小样本问题。...本书的适读人群：希望了解元学习并且对机器学习有基础的读者，对于金融领域经常需要做样本外预测工作的读者非常适用，对于机器人研究领域，需要进行连续控制和适应复杂多变环境的工作人员也适用，对于样本量少且需要进行预测的小样本图片分类任务也适用...▊《元学习：基础与应用》彭慧民著全方位：梳理元学习发展脉络，理清关键知识点立体化：阐述元学习的基本理论框架与技术方法多维度：分析元学习与人工智能其他方法的综合运用实用度：介绍元学习应用场景中的模型

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如何处理机器学习中类的不平衡问题

不平衡类使机器学习的“准确性”受到破坏。这在机器学习(特别是分类)中是一个非常普遍的问题，在每个类中都有一个不成比例的数据集。标准的准确性不再可靠地度量性能，这使得模型培训更加棘手。...在本教程中，我们将探讨5种处理不平衡类的有效方法。 ? 在我们开始之前的重要说明: 首先，请注意，我们不会分离出一个单独的测试集，调优超参数，或者实现交叉验证。换句话说，我们不打算遵循最佳实践。...下面是步骤: 首先，我们将把每个类的观察分离到不同的DataFrames。接下来，我们将用替换来对少数类进行重新取样，并设置与多数类相匹配的样本数量。...下面是步骤: 首先，我们将把每个类的观察分离到不同的DataFrames。接下来，我们将在没有替换的情况下对多数类进行重新取样，并设置与少数类相匹配的样本数量。...你可以将它们组合成一个单一的“欺诈”类，并将此问题作为二进制分类。结论与展望在本教程中，我们讨论了5个处理机器学习不平衡类的方法。

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Bioinformatics｜MolFeSCue：基于小样本对比学习增强有限和不平衡数据下的分子性质预测

方法为了解决分子性质预测中普遍存在的数据稀缺和类别不平衡的挑战，作者提出的框架MolFeSCue将小样本对比学习的优势与先进的大规模预训练模型相结合，如图1所示。...这一原则在本研究的研究问题中尤为重要，因为分子性质经常表现出活性悬崖，这意味着结构相似的分子可能具有非常不同的性质。MolFeSCue模型放大了这种区别，有效地解决了固有的样本类别不平衡问题。...在MolFeSCue-wc模型中观察到的性能大幅下降突出了对比学习在解决与数据稀缺和类不平衡相关的挑战方面的有效性，该模型缺乏对比损失。...MolFeSCue将小样本学习策略与对比学习损失相结合，解决了数据可用性有限和类别不平衡的双重挑战。...MolFeSCue框架的有效性在基准数据集上得到了严格的验证，始终优于几个基线模型，即使在单一样本学习的数据下也能提供优秀的结果。

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如何处理机器学习中数据不平衡的分类问题

数据不平衡的分类问题机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。...它的工作原理是选择特征空间中接近的示例，在特征空间中的示例之间绘制一条线，并在该线的某个点处绘制一个新样本。...ADASYN 另一种oversample也是通过合成新样本的方法是ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling）。它是通过生成与示例密度成反比的合成数据。...生成器试图生成与真实数据相似的数据，而鉴别器试图区分真实数据和生成的数据，GAN 的训练基于这两个组件之间的对抗性游戏。...GAN同样也可以用于解决数据不平衡的问题上，如DCGAN（DOI: 10.23919/ChiCC.2018.8483334）用深度卷积网络实现GAN; SDGAN （DOI: 10.1109/TASE.2020.2967415

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深度神经网络中的对抗样本与学习

在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。...对抗样本的根本问题那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...外一个猜测是模型的高度非线性，深度模型动辄千百万的参数个数确实让人有点不太舒服，但 Ian Goodfellow 在论文 explaining and harnessing adversarial examples...对抗样本的利用针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...为了防止这种扰动，必须通过网络更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN对对抗样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。 ?

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深度神经网络中的对抗样本与学习

Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作...对抗样本的根本问题那么，导致深度模型对反抗样本力不从心的真实原因有哪些呢？...外一个猜测是模型的高度非线性，深度模型动辄千百万的参数个数确实让人有点不太舒服，但 Ian Goodfellow 在论文 explaining and harnessing adversarial examples...对抗样本的利用针对上面的问题，毫无疑问，对抗样本带来了对深度学习的质疑，但其实这也提供了一个修正深度模型的机会，因为我们可以反过来利用对抗样本来提高模型的抗干扰能力，因此有了对抗训练(adversarial...为了防止这种扰动，必须通过网络更好地泛化训练数据集以外的样本来平滑训练过程中学到的模型。DNN对对抗样本的“鲁棒性”与给定样本邻域相一致地分类输入相关。 ?

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迁移学习在小样本问题解决中的实战技巧与最佳实践

迁移学习作为一种旨在利用已有知识解决新问题的机器学习技术，在面临小样本问题时展现出强大的适应力和有效性。...一、迁移学习的基本原理与适用场景迁移学习的核心在于知识迁移，即将从源任务（通常是在大规模数据集上训练得到的模型）中学到的知识应用到目标任务上，特别是在数据稀缺的小样本问题中，能够显著提升模型的泛化能力和性能...利用元学习与半监督学习：结合元学习（如MAML、ProtoNet）或半监督学习（如MixMatch、UDA）方法，进一步提升迁移学习在小样本问题上的表现。8....模型解释与验证：理解模型在小样本问题上的决策过程对于模型信任和改进至关重要。使用模型解释工具（如SHAP、LIME等）揭示模型预测的关键特征，并通过可视化、案例分析等方式验证模型的合理性。8....持续学习与反馈循环：在实际应用中，小样本问题的解决方案应具备持续学习的能力，即随着新数据的获取，模型能够自我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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【应用】信用评分：第7部分 - 信用风险模型的进一步考虑

过拟合 - 发生在模型完全适合训练数据集但未能在训练数据集上进行推广 - 是一个基本问题，也是预测模型的最大威胁结果是对新的（看不见的，样本外的）数据集的预测很差。 ?...这导致数据泄漏，因为模型有效地从测试样本中“学习”，这意味着测试样本不再是真正的holdout样本，并且过度拟合可能成为问题。...表2.验证，选择和调整的网格搜索和CV 对不平衡数据建模 “好时不够好” - 模型准确性（定义为正确预测与样例总数之比）是用于评估模型性能的典型度量。...基于总体目标，数据科学家需要确定使用不平衡数据建立和评估模型的最佳方法。使用机器学习算法时，不平衡数据可能会成为问题，因为这些数据集可能没有足够的关于少数类的信息。...除了这三个标量指标之外，在整个行业中占统治地位的另一个流行指标是ROC曲线。 ROC曲线与“坏”与“好”情况的比例无关，这是重要特征，特别是对于不平衡数据。

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深入mysql外键关联问题的详解--Java学习网

今儿继续再看老师给推荐的深入浅出mysql数据库开发这本书，看到innodb数据库的外键关联问题时，遇到了一个问题，书上写的是可以对父表进行修改，从而同步到子表的外键上去，可是自己的实验却是没有能够。...city`, CONSTRAINT `city_ibfk_1` FOREIGN KEY (`country_id`) REFERENCES `country` (`country_id`)) 上面的问题是说因为有关联的存在...然后自己又重新看了下书本，发现自己的sql语句中没有innodb的外键约束方式（cascade,set null,no action,restrict），感觉这就是自己出问题的地方。...网上的说法是：字段类型和外键的索引这里是重新建立一张表icity，结果可以了，总结可能是因为字段类型的问题，可是我的alter的问题还是没有解决呢：代码如下: mysql> create...，做法先drop掉表里的外键，然后在add。

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