首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用过采样和欠采样的组合?使用不平衡学习

采样是机器学习中处理不平衡数据集的一种常见方法。在不平衡数据集中,某一类别的样本数量远远少于其他类别,这可能导致模型训练出现偏差,无法很好地识别少数类别。

过采样和欠采样是常见的两种采样方法,可以分别用于增加少数类样本和减少多数类样本的数量,以达到平衡数据集的效果。

  1. 过采样:
    • 概念:过采样是通过复制或生成少数类样本来增加其数量,使其与多数类样本数量接近。
    • 分类:过采样方法可以分为基于复制和基于生成的方法。
    • 优势:通过增加少数类样本,有助于提高模型对少数类别的识别能力,减少偏差。
    • 应用场景:适用于数据集中少数类别的样本数量较少的情况,例如罕见疾病预测、信用卡欺诈检测等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台Tencent Machine Learning,链接:https://cloud.tencent.com/product/ml
  • 欠采样:
    • 概念:欠采样是通过删除或减少多数类样本来减少其数量,使其与少数类样本数量接近。
    • 分类:欠采样方法可以分为随机欠采样和有选择性欠采样。
    • 优势:通过减少多数类样本,有助于减少数据集的不平衡程度,提高模型的整体性能。
    • 应用场景:适用于数据集中多数类别的样本数量较多的情况,例如垃圾邮件过滤、网络攻击检测等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云机器学习平台Tencent Machine Learning,链接:https://cloud.tencent.com/product/ml

使用过采样和欠采样的组合是一种综合利用两种方法的策略,旨在进一步平衡数据集并提高模型的泛化能力。

使用不平衡学习方法的步骤如下:

  1. 数据预处理:对原始数据进行清洗、去噪和特征提取等预处理步骤。
  2. 采样策略:根据数据集不平衡情况,选择适当的过采样和欠采样方法进行处理。
  3. 数据划分:将采样后的数据集划分为训练集和测试集。
  4. 模型训练:使用采样后的训练集对机器学习模型进行训练。
  5. 模型评估:使用测试集对训练好的模型进行评估,考察其在各类别样本上的表现。
  6. 调整策略:根据模型评估结果,对采样策略进行调整,进一步优化模型性能。

总结: 过采样和欠采样是处理不平衡数据集的常见方法,通过增加少数类样本或减少多数类样本的数量来平衡数据集。使用不平衡学习方法可以提高模型对少数类别的识别能力或减少数据集的不平衡程度。腾讯云提供的机器学习平台Tencent Machine Learning是一个推荐的工具,可用于处理不平衡数据集和进行机器学习模型训练。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

译文 | 在使用过采样采样处理类别不均衡数据后,如何正确做交叉验证?

对大类样本进行采样 处理类别不平衡数据最常见最简单策略之一是对大类样本进行采样。...正确使用过采样交叉验证 正确在交叉验证中配合使用过拟合方法很简单。就和我们在交叉验证中每次循环中做特征选择一样,我们也要在每次循环中做过采样。...正如我们所看到,分别使用合适采样(第四张图)采样(第二张图)在这个数据集上训练出来模型差距并不是很大。...总结 在这篇文章中,我使用不平衡 EHG 数据来预测是否早产,目的是讲解在使用过采样情况下该如何恰当进行交叉验证。关键是过采样必须是交叉验证一部分,而不是在交叉验证之前来做过采样。...总结一下,当在交叉验证中使用过采样时,请确保执行了以下步骤从而保证训练结果具备泛化性: 在每次交叉验证迭代过程中,验证集都不要做任何与特征选择,过采样构建模型相关事情 过采样少数类样本,但不要选择已经排除掉那些样本

2.5K60

两分钟带你彻底明白机器学习采样采样是什么意思?

对于空间信号,采样采样就是信号处理中under-sampleover-sample。其中心思想是根据采样定理,数字信号能保存最大频率是其采样频率1/2。...采样采样频率小于信号最大频率2倍,会有频谱叠加,产生混叠。 过采样采样频率远大于信号最大频率2倍,会增加计算量,在数字换模拟信号时,还会增加模拟噪声。...对于非空间信号,采样采样是对数据down/sub-sampleup-sample,参考这里。其目的是调整数据量,或者做分类平衡(class balance)。...采样:只想用少量数据代表大量原始数据。比如k-means里用mean代表一簇数据。Random forest也可以认为是对数据点特征做down-sample。 过采样:生成新数据或重复采样。...观点2 过采样采样是处理非平衡分类问题时常用手段。 拿二元分类为例,如果训练集中阳性样本有1000个,阴性样本有10万个,两者比例为1:100严重失衡。

4.5K10
  • 使用Imblearn对不平衡数据进行随机重采样

    采样,过采样,过采样采样组合采样器。我们可以采用相关方法或算法并将其应用于需要处理数据。...对于不平衡数据集模型,f1分数是最合适度量。因此,我们使用f1得分进行比较。 现在,我们将按顺序应用RandomOverSampler,RandomUnderSampler组合采样方法。 ?...这里我们不想使我们数据产生问题,例如如果多数类少数类之间存在显着差异,请仔细应用此方法,或者调整采样策略参数。 ? 我们将采样策略设置为1。...不建议在大型数据集中仅使用其中之一,这是多数少数类之间重要区别。 使用流水线管道 如上所述,不建议仅将过采样采样方法应用于在类之间具有显着差异大量数据。...我们有一个额外选择,我们可以在流水线中同时应用过采样采样方法。我们将把这两种方法与调整抽样策略结合起来。 ?

    3.7K20

    从重采样到数据合成:如何处理机器学习不平衡分类问题?

    这篇指南描述了使用多种采样技术来解决这种类别不平衡问题各种方法。本文还比较了每种技术优缺点。...不平衡数据集面临挑战 当今公用事业行业面临主要挑战之一就是电力盗窃。电力盗窃是全球第三大盗窃形式。越来越多公用事业公司倾向于使用高级数据分析技术机器学习算法来识别代表盗窃消耗模式。...使用标准机器学习技术时面临挑战 面临不平衡数据集时候,传统机器学习模型评价方法不能精确地衡量模型性能。 诸如决策树 Logistic 回归这些标准分类算法会偏向于数量多类别。...让我们一起看看几个重采样(resampling)技术: 2.1.1 随机采样(Random Under-Sampling) 随机采样目标是通过随机地消除占多数样本来平衡类分布;直到多数类少数类实例实现平衡...为了获得更好结果,你可以在使用诸如 Gradeint boosting XGBoost 同时也使用 SMOTE MSMOTE 等合成采样技术。

    2K110

    开发 | 如何解决机器学习数据不平衡问题?

    本文介绍几种有效解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法思路: 1、重新采样训练集 可以使用不同数据集。有两种方法使不平衡数据集来建立一个平衡数据集——采样采样。 1.1....采样 采样是通过减少丰富类大小来平衡数据集,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样本,可以检索平衡新数据集以进一步建模。...过采样 相反,当数据量不足时就应该使用过采样,它尝试通过增加稀有样本数量来平衡数据集,而不是去除丰富类别的样本数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法(SMOTE)来生成新稀有样品。...注意到采样采样这两种方法相比而言,都没有绝对优势。这两种方法应用取决于它适用用例和数据集本身。另外将过采样采样结合起来使用也是成功。...2、使用K-fold交叉验证 值得注意是,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。

    998110

    如何解决机器学习数据不平衡问题?

    本文介绍几种有效解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法思路: 1、重新采样训练集 可以使用不同数据集。有两种方法使不平衡数据集来建立一个平衡数据集——采样采样。 1.1....采样 采样是通过减少丰富类大小来平衡数据集,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样本,可以检索平衡新数据集以进一步建模。...过采样 相反,当数据量不足时就应该使用过采样,它尝试通过增加稀有样本数量来平衡数据集,而不是去除丰富类别的样本数量。通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法(SMOTE)来生成新稀有样品。...注意到采样采样这两种方法相比而言,都没有绝对优势。这两种方法应用取决于它适用用例和数据集本身。另外将过采样采样结合起来使用也是成功。...2、使用 K-fold 交叉验证 值得注意是,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。

    2.4K90

    机器学习数据不平衡解决方案大全

    本文介绍几种有效解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法思路: 1、重新采样训练集 可以使用不同数据集。有两种方法使不平衡数据集来建立一个平衡数据集——采样采样。...采样 采样是通过减少丰富类大小来平衡数据集,当数据量足够时就该使用此方法。...过采样 相反,当数据量不足时就应该使用过采样,它尝试通过增加稀有样本数量来平衡数据集,而不是去除丰富类别的样本数量。...通过使用重复、自举或合成少数类过采样等方法(SMOTE)来生成新稀有样品。 注意到采样采样这两种方法相比而言,都没有绝对优势。这两种方法应用取决于它适用用例和数据集本身。...另外将过采样采样结合起来使用也是成功。 2、使用K-fold交叉验证 值得注意是,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。

    97940

    干货整理:处理不平衡数据技巧总结!收好不谢

    在这些领域使用数据通常有不到1%少量但“有趣”事件,例如欺诈者利用信用卡,用户点击广告或者损坏服务器扫描网络。 然而,大多数机器学习算法对于不平衡数据集处理不是很好。...使平衡数据集不平衡两种方法:采样采样采样通过减少冗余类大小来平衡数据集。当数据量足够时使用此方法。...通过将所有样本保存在少数类中,并在多数类中随机选择相等数量样本,可以检索平衡新数据集以进一步建模。 相反,当数据量不足时会使用过采样,尝试通过增加稀有样本数量来平衡数据集。...过度取样采样不足结合使用也会有很好效果。 3.以正确方式使用K-fold交叉验证 值得注意是,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。...4.组合不同采样数据集 生成通用模型最简单方法是使用更多数据。问题是,开箱即用分类器,如逻辑回归或机森随林,倾向于通过丢弃稀有样例来推广。

    1.3K100

    原理+代码|手把手教你使用Python实战反欺诈模型

    本文含 6192 字,15 图表截屏 建议阅读 20分钟 本文将基于不平衡数据,使用Python进行反欺诈模型数据分析实战,模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决,具体案例应用场景除反欺诈外...所以本节将详细介绍不平衡采样多种方法。 在以往学习中,数据大多是对称分布,就像下图一样,即正负样本数量相当。 ? 这样可以更好把注意力集中在特定算法上,而不被其他问题干扰。...1高,而我们希望是两者都要兼顾,所以我们才要使用采样或者过采样对训练集进行处理,使训练集 0-1 比在我们之前聊到 1:1 ~ 1:10 这个比较合适区间,用这样训练集训练出来模型泛化能力会更强...本来是 0 地盘,密密集集0当中突然给生硬插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样核心:先使用过采样,扩大样本后再对处在胶着状态点用 Tomek Link 法进行删除,...可知训练集测试集中占比少类别 1 实在是太少了,比较严重不平衡,我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量分类情况,不难发现数据不平衡问题还是比较严重 from collections

    1.5K2322

    【目标检测实战】检测器至少需要多少图像?

    又该如何处理数据不平衡问题? 在这篇文章中,作者期望回答一下三个与目标检测训练数据相关问题: 达成最大性能增益最小数据集是多大? 如何处理类别不平衡问题?...过采样采样是解决类别不平衡常见两种策略。 对与训练模型进行微调变得越来越重要,这是因为:一个AI模型无法满足所有应用场景,我们需要频繁对其微调以适配新数据(即跨域微调)。...前面也提到:过采样采样是两种常见策略。由于该数据集存在严重不平衡,因此,我们同时进行低频目标数据进行过采样与高频目标数据采样。 上图给出了重采样前后数据量对比。...在对模型进行更新时,有两种不同策略: 仅使用新数据; 采用新+旧数据组合。 从上图可以看到:无论是随机采样还是重采样组合数据均提供了更佳结果。...6Conclusion 从上述实验中我们学到了以下三点: 用于训练最少图像数据量在150-500; 采用过采样采样补偿类别不平衡问题,但需要对重平衡数据分布非常谨慎; 模型更新建议在新+旧组合数据集上进行迁移学习

    1.5K30

    原理+代码|手把手教你 Python 反欺诈模型实战

    本文含 6192 字,15 图表截屏 建议阅读 20分钟 本文将基于不平衡数据,使用Python进行反欺诈模型数据分析实战,模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决,具体案例应用场景除反欺诈外...所以本节将详细介绍不平衡采样多种方法。 在以往学习中,数据大多是对称分布,就像下图一样,即正负样本数量相当。 这样可以更好把注意力集中在特定算法上,而不被其他问题干扰。...以分离算法为例,它目标是尝试学习出一个能够分辨二者分离器(分类器)。根据不同数学、统计或几何假设,达成这一目标的方法很多:逻辑回归,岭回归,决策树,各种聚类算法等。...1高,而我们希望是两者都要兼顾,所以我们才要使用采样或者过采样对训练集进行处理,使训练集 0-1 比在我们之前聊到 1:1 ~ 1:10 这个比较合适区间,用这样训练集训练出来模型泛化能力会更强...本来是 0 地盘,密密集集0当中突然给生硬插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样核心:先使用过采样,扩大样本后再对处在胶着状态点用 Tomek Link 法进行删除,

    78010

    特征锦囊:如何在Python中处理不平衡数据

    Index 1、到底什么是不平衡数据 2、处理不平衡数据理论方法 3、Python里有什么包可以处理不平衡样本 4、Python中具体如何处理失衡样本 印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据文章...失衡样本在我们真实世界中是十分常见,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下内容希望对你有所帮助! ?...Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解,我们引入一个数据集,来自于UCI机器学习存储库营销活动数据集。...2、使用SMOTE进行过采样 ? 3、采样采样结合(使用pipeline) ? 4、如何获取最佳采样率? ??? 那我们开始吧!...3、采样采样结合(使用pipeline) 那如果我们需要同时使用过采样以及采样,那该怎么做呢?其实很简单,就是使用 pipeline来实现。

    2.4K10

    不平衡数据处理方法与代码分享

    失衡样本在我们真实世界中是十分常见,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些失衡样本呢?以下内容希望对你有所帮助!...04 Python中具体如何处理失衡样本 为了更好滴理解,我们引入一个数据集,来自于UCI机器学习存储库营销活动数据集。...我们在完成imblearn库安装之后,就可以开始简单操作了(其余更加复杂操作可以直接看官方文档),以下我会从4方面来演示如何用Python处理失衡样本,分别是: 1、随机采样实现 2、使用...SMOTE进行过采样 3、采样采样结合(使用pipeline) 4、如何获取最佳采样率?...(使用pipeline) 那如果我们需要同时使用过采样以及采样,那该怎么做呢?

    1.6K10

    【机器学习】类别不平衡数据处理

    该库提供了一系列采样技术、组合方法机器学习算法,旨在提高在不平衡数据集上分类性能。...等)以及结合采样采样方法(如SMOTEENN、SMOTETomek等)。...组合方法:imbalanced-learn还提供了一些组合方法,如集成学习自适应集成学习等,这些方法通过结合多个分类器预测结果来提高整体分类性能。...机器学习算法:除了重采样技术组合方法外,imbalanced-learn还包含了一些专门为不平衡数据集设计机器学习算法,如Easy Ensemble classifier、Balanced Random...可扩展性:该库支持与scikit-learnPandas等常见Python库集成,可以方便地与其他机器学习算法工具进行组合使用

    9210

    不平衡学习方法 Learning from Imbalanced Data

    之前做二分类预测时候,遇到了正负样本比例严重不平衡情况,甚至有些比例达到了50:1,如果直接在此基础上做预测,对于样本量较小召回率会极低,这类不平衡数据该如何处理呢?...随机采样主要分为两种类型,分别为随机采样随机过采样两种。...随机采样顾名思义即从多数类 S_{max} 中随机选择少量样本 E 再合 并原有少数类样本作为新训练数据集,新数据集为 S_{min}+E ,随机采样有两种类型分别为有放回无放回两种,无放回采样在对多数类某样本被采...依次迭代直到满足某一停止条件,最终模型是多次迭代模型组合。 核心思想:使用之前已形成集成分类器来为下一次训练选择多类样本,然后再进行抽样。...代价矩阵 代价敏感学习方法 ---- 基于以上代价矩阵分析,代价敏感学习方法主要有以下三种实现方式 从学习模型出发,着眼于对某一具体学习方法改造,使之能适应不平衡数据下学习,研究者们针对不同学习模型如感知机

    1.6K30

    减少yolo检测模型误检优化调整

    模型调参:调整YOLO模型超参数配置,以优化模型性能。包括调整网络结构、学习率、迭代次数等参数,以及使用不同损失函数正则化技术。...样本均衡:确保训练数据集中正负样本平衡性,避免出现样本类别不平衡情况。可以使用过采样采样等方法来处理不平衡数据。 后处理策略:设计合适后处理策略,对检测结果进行过滤验证,以减少误报。...模型融合:尝试将多个不同训练结果模型进行融合,以提高检测性能稳定性。可以使用集成学习技术,如投票、平均等方法来融合多个模型预测结果。...3.解决办法,采用最简单样本均衡 3.1.样本均衡 样本均衡:确保训练数据集中正负样本平衡性,避免出现样本类别不平衡情况。可以使用过采样采样等方法来处理不平衡数据。...过采样(Oversampling)采样(Undersampling)是处理不平衡数据两种常用方法,它们分别通过增加少数类样本减少多数类样本来达到平衡数据集目的。

    56810

    文本分类 - 样本不平衡解决思路与交叉验证CV有效性

    ---- 文章目录 1 样本不平衡解决思路 1.2 将不平衡样本当作离群点 1.2 采样/过采样 **观点:为什么over-sampling在这种情况下工作得不好** **观点:两则缺陷** **...如何处理数据中「类别不平衡」? 1.2 将不平衡样本当作离群点 具体问题具体分析,依据不平衡比例,如果一些问题是极其不平衡1:100+,该任务就可以当作寻找离群点。...「异常检测」开源工具库推荐 1.2 采样/过采样 这个方式应该是最多被提及,对于样本比较多分类进行采样,样本比较少进行过采样。...观点:下采样情况下三个解决方案 (干货|如何解决机器学习中数据不平衡问题) 因为下采样会丢失信息,如何减少信息损失呢?...或调整预测概率 不对数据进行过采样采样,但使用现有的集成学习模型,如随机森林,输出随机森林预测概率,调整阈值得到最终结果 ---- 2 交叉验证CV有效性 但是如果你处于比赛阶段,如果是分类单一还可以

    2.1K20

    机器学习如何解决类别不平衡问题

    这种技术使我们能够解决类不平衡问题,并利用一系列方法来增强我们模型性能。 3. 常用方法 有几种方法可用于解决机器学习不平衡问题。.../重采样采样是一种用于解决机器学习中类别不平衡常用技术。它涉及通过从原始数据集中选择示例来创建具有不同类别分布新版本训练数据集。...但是,重要是要仔细考虑重采样权衡和局限性,因为它还会在数据集中引入额外噪声偏差。下图提供了过采样(上)采样(下)图示。 3.2....检测诊断类不平衡可能具有挑战性,使用适当指标来识别它很重要。 总结 类不平衡是机器学习一个常见问题,当数据集中示例分布倾斜或有偏差时,就会发生这种情况。...在这篇文章中,我们探讨了解决类不平衡各种方法,包括重采样、修改损失函数权重以及初始化最后一层偏差。这些技术可以单独或组合使用

    1.1K20

    ·数据类别不平衡问题处理

    2.解决类别不平衡问题 2.1采样方法 (1)什么是采样方法 直接对训练集中多数类样本进行“采样”(undersampling),即去除一些多数类中样本使得正例、反例数目接近,然后再进行学习。...为了克服随机采样方法导致信息缺失问题,又要保证算法表现出较好不均衡数据分类性能,出现了采样法代表性算法EasyEnsembleBalanceCascade算法。...表1:代价矩阵 (2)代价敏感学习方法 基于以上代价敏感矩阵分析,代价敏感学习方法主要有以下三种实现方式,分别是: 1).从学习模型出发,对某一具体学习方法改造,使之能适应不平衡数据下学习,研究者们针对不同学习模型如感知机...ROC曲线AUC面积理解 3.如何选择 (1)在正负样本都非常少情况下,应该采用数据合成方式,例如:SMOTE算法Borderline-SMOTE算法。...总结: 本文主要介绍了分类中类别不均衡时学习中常用算法及评价指标,算法主要从数据模型两个层面介绍,数据层面的算法主要关于过采样采样以及改进算法,模型方面主要讲解了基于代价敏感学习

    3.4K50

    如何修复不平衡数据集

    我们将介绍几种处理不平衡数据集替代方法,包括带有代码示例不同重采样组合方法。 ? 分类是最常见机器学习问题之一。...这使我们在欺诈非欺诈类之间比率为50:1。在本文中,我将使用Kaggle信用卡欺诈交易数据集,该数据集可从此处下载 。 首先,让我们绘制类分布以查看不平衡。 ?...您可以在此处找到带有完整代码笔记本 1-重采样(过采样采样): ? 这听起来很直观。采样是您从多数类中随机删除一些观测值以使数字与少数类相匹配过程。...平衡数据集(采样) 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比采样要复杂一些。生成合成数据过程试图从少数类观察中随机生成属性样本。对于典型分类问题,有多种方法可以对数据集进行过采样。...2-组装方法(采样组装): 在机器学习中,集成方法使用多种学习算法技术来获得比仅从任何组成学习算法中获得性能更好性能。(是的,就像民主投票制度一样)。

    1.2K10
    领券