在开发分类机器学习模型时遇到的挑战之一是类别不平衡。大多数用于分类的机器学习算法都是在假设平衡类的情况下开发的，然而，在现实生活中，拥有适当平衡的数据并不常见。因此，人们提出了各种方案来解决这个问题，以及一些应用这些解决方案的工具或者类库。例如，imbalanced-learn 这个python库，它实现了最相关的算法来解决类不平衡的问题。
本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。
这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。
分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。
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。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的一个常见问题是不平衡类问题。
我们将介绍几种处理不平衡数据集的替代方法，包括带有代码示例的不同重采样和组合方法。
在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
https://github.com/ZhiningLiu1998/awesome-imbalanced-learning
之前做二分类预测的时候，遇到了正负样本比例严重不平衡的情况，甚至有些比例达到了50:1，如果直接在此基础上做预测，对于样本量较小的类的召回率会极低，这类不平衡数据该如何处理呢？
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的文章，整理相关的理论与实践知识（可惜本人太懒了，现在才开始写），于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，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？以下的内容希望对你有所帮助！
数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。
不平衡学习是机器学习问题的一个重要子域，其主要关注于如何从类别分布不均衡的数据中学习数据的模式。在这篇文章中我们主要关注不平衡分类问题，特别地，我们主要关注类别极端不平衡场景下的二分类问题所面临的困难。
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的文章，整理相关的理论与实践知识，于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的，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？以下的内容希望对你有所帮助！
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，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：
imbalanced-learn是scikit-learn的扩展，提供了各种重新平衡数据集的技术。它提供过采样、欠采样和组合方法。
我们希望为模型准备或分析的数据是完美的。但是数据可能有缺失的值、异常值和复杂的数据类型。我们需要做一些预处理来解决这些问题。但是有时我们在分类任务中会遇到不平衡的数据。因为在我们的生活中，数据不可能是平衡的，这种不平衡的情况非常常见而且需要进行修正。
数据集质量：确保你的训练数据集质量良好，包含足够多的代表性样本，并且标注准确无误。低质量的训练数据集可能导致模型学习到错误的特征，从而产生误报。
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往，我会尽量精简地叙述，在文
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.
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集？本文会介绍一些相关方法，它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点，并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往，我会尽量精简地叙述，在
今天推荐的是一个 github 项目，项目地址如下，主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源
算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。
选自Analytics Vidhya 作者：Upasana Mukherjee 机器之心编译 参与：马亚雄、微胖、黄小天、吴攀 如果你研究过一点机器学习和数据科学，你肯定遇到过不平衡的类分布（imbalanced class distribution）。这种情况是指：属于某一类别的观测样本的数量显著少于其它类别。 这个问题在异常检测是至关重要的的场景中很明显，例如电力盗窃、银行的欺诈交易、罕见疾病识别等。在这种情况下，利用传统机器学习算法开发出的预测模型可能会存在偏差和不准确。 发生这种情况的原因是机器学习
假设您正在尝试构建一个模型来预测受访者，并且在您的数据集中，约有3％的人口会作出回应（目标= 1）。在不应用任何特定分析技术的情况下，您的预测结果很可能是每个记录都被预测为非响应者（预测目标= 0），从而使预测结果信息量不足。这是由于这种信息的性质，我们称之为高度不平衡的数据。 数据的不平衡本质可能是内在的，这意味着不平衡是数据空间性质[1]的直接结果，或者是外在的，这意味着不平衡是由数据的固有特性以外的因素引起的，例如数据收集，数据传输等 作为数据科学家，我们主要关注内在数据不平衡; 更具体地说，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. 欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来
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. 欠采样 欠采样是通过减少丰富类的大小来平衡
以满足科学模型开发的主要标志 - 严谨性，可测试性，可复制性和精确性以及可信度 - 考虑模型验证以及如何处理不平衡数据非常重要。 本文概述了可用于满足这些标志的高级验证框架，并简要介绍了处理不平衡数据时常用的方法。
类别不平衡是机器学习中的一个常见问题，尤其是在二元分类领域。当训练数据集的类分布不均时会发生这种情况，从而导致训练模型存在潜在偏差。不平衡分类问题的示例包括欺诈检测、索赔预测、违约预测、客户流失预测、垃圾邮件检测、异常检测和异常值检测。为了提高我们模型的性能并确保其准确性，解决类不平衡问题很重要。
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。 引言 不管是在学术界还是工业界，不平衡学习已经吸引了越来越多的关注，不平衡数据的场景也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
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。一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。
文：Rick Radewagen 译：李萌 在银行欺诈检测，市场实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集呢？ 在这些领域使用的数据通常有不到1％少量但“有趣的”事件，例如欺诈者利用信用卡，用户
如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但是正例只有2个，那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等方面，并提供相应的代码示例。
摘要：本文介绍了在入侵检测、实时出价等数据集非常不平衡的领域应用的数据处理技术。 关键字：平衡数据，数据准备，数据科学 原文：7 Techniques to Handle Imbalanced Data http://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html 作者：Ye Wu & Rick Radewagen, IE Business School. 译者：王安阳 介绍 在例如银行欺诈检测、市场实时出价、网络
对于一些二分类问题或者多分类问题，部分类别数据相较于其它类别数据而言是要小得多的，这种现象就是数据不平衡问题。数据不平衡问题会导致什么情况呢？假如是基于一些特征判断病人是否患有该疾病，且该疾病是一个小概率获得的疾病，假设概率为0.0001， 那么表明有10000个来看病的人中只有一个人患有该疾病，其余9999个人都是正常病人。如果用这样的一批数据进行训练模型算法，即使该模型什么都不学，都判定为正常人，其准确率高达0.9999， 完全满足上线要求。但我们知道，这个模型是不科学的，是无用的模型。这种数据分布严重不平衡的情况下，模型将具有严重的倾向性，倾向于数据样本的多的类别，因为模型每次猜样本多对应的类别的对的次数多。因此，如果直接将严重数据不平衡的数据拿来直接训练算法模型，将会遇到上述问题。一般在10倍以上可以判定为数据不平衡问题。
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。
本案例数据集来自Balochistan的6000名学生。其基本情况：一共13个字段，其中RESULT为结果标签；
顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，数据集中的多数类 为Smax，少数类为Smin，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。
采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。
假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！
第一个问题的重要性并未得到足够的重视。一般来讲，预处理(数据收集、数据清洗、数据标注)占据了一个AI算法的至少80%时间。因此，我们希望以最小的投入获取最大的回报。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：小象 在银行欺诈检测、实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集
不管你在数据科学的哪一个方向研究，可能数据不平衡(imbalanced data)都是一个常见的问题。很多人总是会强调极端状况下的数据不平衡，如医疗数据，犯罪数据等。但在实际中，更多的不平衡并不会显得那么极端。如果你关注过kaggle上的比赛冠军的分享，你会发现观察数据尤其是了解不平衡情况经常会是第一步（当然还会有其他的预处理和分析）。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
【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
上篇文章介绍了如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，这篇文章会介绍另外两种情况，处理异常值和类别不平衡的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
