点击“小詹学Python”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 选自 | TowardsDataScience 参与 | 贾伟、路 本文转载自机器之心，禁二次转载 准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用...重新处理数据集并不总是解决方案 面对不平衡数据集，我们的第一个反应可能会认为这个数据没有代表现实。...在接下来的两个小节里，我们将简单介绍一些常用于解决不平衡类以及处理数据集本身的方法，特别是我们将讨论欠采样（undersampling）、过采样（oversampling）、生成合成数据的风险及好处。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...准确地定义目标是万事之首，是创建机器学习模型所需选择的起点。
关于可分离性 在前面的例子中，我们可以观察到两个类似乎不能很好地分离开（彼此相距不远）。但是，数据不平衡不代表两个类无法很好地分离。...重新处理数据集并不总是解决方案 面对不平衡数据集，我们的第一个反应可能会认为这个数据没有代表现实。...在接下来的两个小节里，我们将简单介绍一些常用于解决不平衡类以及处理数据集本身的方法，特别是我们将讨论欠采样（undersampling）、过采样（oversampling）、生成合成数据的风险及好处。...总结 这篇文章的核心思想是： 当我们使用机器学习算法时，必须谨慎选择模型的评估指标：我们必须使用那些能够帮助更好了解模型在实现目标方面的表现的指标； 在处理不平衡数据集时，如果类与给定变量不能很好地分离...准确地定义目标是万事之首，是创建机器学习模型所需选择的起点。 ?
在机器学习实践中的用法，希望对大数据学习的同学起到抛砖引玉的作用。...（当数据集较小时，用Pandas足够，当数据量较大时，就需要利用分布式数据处理工具，Spark很适用） 1.PySpark简介 Apache Spark是一个闪电般快速的实时处理框架。...它进行内存计算以实时分析数据。由于Apache Hadoop MapReduce仅执行批处理并且缺乏实时处理功能，因此它开始出现。...指的节点存储时，既可以使用内存，也可以使用外存 •RDD还有个特性是延迟计算，也就是一个完整的RDD运行任务分成两部分：Transformation和Action Spark RDD的特性： 分布式：可以分布在多台机器上进行并行处理...spark通过封装成pyspark后使用难度降低了很多，而且pyspark的ML包提供了基本的机器学习模型，可以直接使用，模型的使用方法和sklearn比较相似，因此学习成本较低。
前言 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：一个用于模型训练的数据集中，A 类样本占 95%，B 类样本占 5%。...类别的不平衡会影响到模型的训练，所以，我们需要对这种情况进行处理。处理的主要方法如下： 过采样：增加少数类别样本的数量，例如：减少 A 样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。...logistic_regression.fit(features_standardized, target) 方案2：imbalanced-learn imbalanced-learn是一个基于Python的开源库，专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题...该库提供了一系列的重采样技术、组合方法和机器学习算法，旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。...机器学习算法：除了重采样技术和组合方法外，imbalanced-learn还包含了一些专门为不平衡数据集设计的机器学习算法，如Easy Ensemble classifier、Balanced Random
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，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100 (5%)人，那么疾病发生与不发生为 1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。...在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。...不平衡数据集的主要处理方法 这里我们主要介绍目前常用的方法。 对数据集进行重采样 评价指标选用召回率 接下来，我们将进行案例展示，随机产生5000份样本数据，预测变量为2分类。...数据不平衡的分类问题中，常用f1-score、ROC-AUC曲线见CSDN数据不平衡处理方法。...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，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。
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。...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。...根据这篇文章，ROC 曲线具有不随样本比例而改变的良好性质，因此能够在样本比例不平衡的情况下较好地反映出分类器的优劣。...这类方法中的具有代表性的方法是 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique），这个方法通过在相似样本中进行 feature 的随机选择并拼接出新的样本
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。...而极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。...这里介绍几种处理不平衡数据的计算方法： Oversample and downsample Generating synthetic data, eg....SMOTE 另一种处理数据不平衡的方法是可以从现有示例中合成新示例。如 SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) 即合成少数组别的过采样技术。...其最初是为了从对抗训练过程中生成图像而发明的，是基于深度学习的一种数据增强方法。GAN 由两个组件组成，一个生成器和一个判别器。
数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。...缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们，可能会大大减少可用的数据量，而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。...但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。...方法 注意：我们将使用Python和人口普查数据集（针对本教程的目的进行修改） 你可能会惊讶地发现处理缺失数据的方法非常多。这证明了这一问题的重要性，也这证明创造性解决问题的潜力很大。...但是，除非你的缺失值的比例相对较低（在大多数情况下，删除会使你损失大量的数据。
【导读】在构建机器学习模型的时候，你是否遇到过类样本不平衡问题？本文就讨论一下如何解决不同程度的类样本不平衡问题。...本文整理了数据科学研究者Devin Soni发布的一篇博文的主要内容，分析了不平衡类的情况，并讨论了几种解决方案：度量指标、代价敏感学习、采样方法、异常检测。...这些情况经常发生在检测中，例如在线不良内容检测或医学数据中的疾病标记检测。 现在我将讨论几种可以用来缓解不平衡的技术。其中一些技术适用于大多数分类问题，而另一些技术可能更适合特定的不平衡问题。...▌代价敏感学习 ---- ---- 在常规学习中，我们平等对待所有错误类别，因为没有针对少数类的奖励机制，所以这会导致不平衡的分类问题。...▌异常检测 ---- ---- 在更极端的情况下，在异常检测的背景下考虑分类可能会更好。在异常检测中，我们假设存在一个异常的“数据点分布”，且任何偏移的点都是异常的。
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。...Balance Scale数据集 此教程中，我们将使用一个名为Balance Scale Data的合成数据集，你可以从UCI机器学习存储库中下载。...在现代的应用机器学习中，树群(随机的森林，梯度增长的树木等)几乎总是比奇异的决策树表现得更好，所以我们直接跳到那里: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier...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。
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。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。...如果拥有大量数据，这种方法是简单并且是可横向扩展的，这是因为可以在不同的集群节点上训练和运行模型。集合模型也趋于泛化，这使得该方法易于处理。...但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，所以值得尝试合并不同的比例。如果10个模型被训练，有一个模型比例为1：1（稀有：丰富）和另一个1：3甚至是2：1的模型都是有意义的。
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。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....如果拥有大量数据，这种方法是简单并且是可横向扩展的，这是因为可以在不同的集群节点上训练和运行模型。集合模型也趋于泛化，这使得该方法易于处理。...但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，所以值得尝试合并不同的比例。如果 10 个模型被训练，有一个模型比例为 1：1（稀有：丰富）和另一个 1：3 甚至是 2：1 的模型都是有意义的。
类别不平衡(class-imbalance)就是值分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。不是一般性，本节假定正类样例较少，反类样例较多。...在现实的分类任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，因此有必要了解类别不平衡性处理的基本方法。...但是，我们的分类器是基于式(1)进行比较决策，因此，需对其预测值进行调整，使其基于式(1)决策时，实际上是在执行式(2)，要做到这一点很容易，只需令 这就是类别不平衡学习的一个基本决策------"...)”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；第三类则是直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将式(3)嵌入到其决策过程中，称为“阈值移动”(thresholding-moving...值得一提的是，“再缩放”也是“代价敏感学习”(cost-sensitive learning)的基础，在代价敏感学习中将式(3)中的 用 代替即可，其中 是将正例误分为反例的代价， 是将反例误分为正例的代价
当面临不平衡的数据集的时候，机器学习算法倾向于产生不太令人满意的分类器。...不平衡类别的实例 因此，总结一下，在尝试利用不平衡数据集解决特定业务的挑战时，由标准机器学习算法生成的分类器可能无法给出准确的结果。...医疗诊断中识别罕见疾病的数据集 自然灾害，例如地震 使用的数据集 这篇文章中，我们会展示多种在高度不平衡数据集上训练一个性能良好的模型的技术。...处理不平衡数据集的方法 2.1 数据层面的方法：重采样技术 处理不平衡数据集需要在往机器学习算法输入数据之前，制定诸如提升分类算法或平衡训练数据的类（数据预处理）的策略。...2.2 算法集成技术（Algorithmic Ensemble Techniques） 上述部分涉及通过重采样原始数据提供平衡类来处理不平衡数据，在本节中，我们将研究一种替代方法：修改现有的分类算法，使其适用于不平衡数据集
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。...本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路： 1、重新采样训练集 可以使用不同的数据集。有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1....如果拥有大量数据，这种方法是简单并且是可横向扩展的，这是因为可以在不同的集群节点上训练和运行模型。集合模型也趋于泛化，这使得该方法易于处理。...但是，不是在整体中以相同的比例训练所有模型，所以值得尝试合并不同的比例。如果10个模型被训练，有一个模型比例为1：1（稀有：丰富）和另一个1：3甚至是2：1的模型都是有意义的。
编者按：数据集的目标变量分布不平衡问题是一个常见问题，它对特征集的相关性和模型的质量与性能都有影响。因此，在做有监督学习的时候，处理类别不平衡数据集问题是必要的。 ?...分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。...在本文中，我将使用Kaggle中的信用卡欺诈交易数据集，可以从这里下载。 首先，让我们绘制类分布以查看不平衡。 ? 如您所见，非欺诈交易远远超过欺诈交易。...在处理不平衡问题之前，大多数特征都没有显示出任何相关性，这肯定会影响模型的性能。由于特征相关性对整个模型的性能非常重要，因此修复这种不平衡非常重要，因为它还会影响ML模型的性能。...2-集成方法(采样器集成) 在机器学习中，集成方法使用多种学习算法和技术来获得比单独使用任何一种组成学习算法更好的性能。(是的，就像民主党的投票制度一样)。
数据预处理是建立机器学习模型的第一步，对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效 第一步，导入数据 进行学习的第一步，我们需要将数据导入程序以进行下一步处理...Pandas 则是最好的导入并处理数据集的一个库。对于数据预处理而言，Pandas 和 Numpy 基本是必需的 在导入库时，如果库名较长，最好能赋予其缩写形式，以便在之后的使用中可以使用简写。...，此时可以使用 scikit-learn 预处理模型中的 imputer 类来填充缺失项 from sklearn.preprocessing import Imputer imputer = Imputer...80/20 进行划分，其中 80% 的数据用作训练，20% 的数据用作测试，由 test_size = 0.2 指明，random_state 指定是否随机划分 特征缩放 当我们的数据跨度很大的话或者在某些情况下...（如：学习时，模型可能会因数据的大小而给予不同的权重，而我们并不需要如此的情况），我们可以将数据特征进行缩放，使用 sklearn.preprocessing.StandardScaler from sklearn.preprocessing
机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一，前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富，然而在工业界的应用中我们可以看到，应用场景千千万万，数据千千万万但是我们的模型却依然是那些...，在机器学习的应用中对数据的处理与分析往往扮演着比模型更加重要的角色，本文针对机器学习应用数据处理的一个方面即“不平衡数据”下的机器学习方法进行了简单介绍。...图1 传统学习在不平衡数据下的缺点 公式1 逻辑回归的交叉熵损失函数 不平衡学习的方法 既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？...图4 EasyEsemble算法 代价敏感学习 代价矩阵 采样算法从数据层面解决不平衡数据的学习问题，在算法层面上解决不平衡数据学习的方法主要是基于代价敏感学习算法(Cost-Sensitive Learning...)，代价敏感学习方法的核心要素是代价矩阵，我们注意到在实际的应用中不同类型的误分类情况导致的代价是不一样的，例如在医疗中，“将病人误疹为健康人”和“将健康人误疹为病人”的代价不同；在信用卡盗用检测中，“
这些场景通常发生在检测的环境中，比如在线的滥用内容，或者医疗数据中的疾病标记。 现在，我将讨论几种可以用来解决不平衡类问题的技术。...度量 一般来说，这个问题处理的是在召回率(被分类为正向实例的百分比)和精确率的(正向分类的百分比)之间的权衡。...代价敏感学习 在常规学习中，我们平等地对待所有的错误分类，这导致了分类中的不平衡问题，因为在大多数类中识别少数类没有额外的奖励（extra reward）。...在异常检测中，我们假设有一个数据点的“正态”分布，任何与该分布完全偏离的东西都是异常的。当我们将分类问题重新定义为一个异常检测问题时，我们将多数类视为“正常”的点分布，少数则为异常。...就像我之前说过的，这些技术中的其中一些可以更好地适应不同程度的不平衡。例如，简单的采样技术可以使你克服轻微的不平衡，而极端的不平衡可能需要异常检测方法。
在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。...---- 什么是类别不平衡问题 我们拿到一份数据时，如果是二分类问题，通常会判断一下正负样本的比例，在机器学习中，通常会遇到正负样本极不均衡的情况，如垃圾邮件的分类等；在目标检测SSD中，也经常遇到数据不平衡的情况...在实际情况中，我们尽可能的需要保持训练和测试的样本的概率分布是一致的，如果测试样本的分布是不平衡的，那么训练样本尽可能与测试样本的分布保持一致，哪怕拿到手的是已经清洗和做过预处理后的平衡的数据。...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...他们的想法是降低简单的负面样本所占的权重，所以他们提出的焦点损失（Focal Loss）方法将训练集中在一系列难点上，并且防止了大量的简单负面例子在训练过程中阻碍探测器学习。
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