在训练OCR（光学字符识别）模型时，数据集的划分是至关重要的步骤。合理的划分能确保模型的泛化能力，即在未见过的数据上仍能表现良好。本文将详细介绍如何划分训练集、验证集和测试集，确保模型的性能和可靠性。...通常占数据集的10%到20%。验证集应与训练集保持一致性，但又不能完全相同，以避免过拟合。通过在验证集上的表现，我们可以调整模型的结构和参数，确保模型的泛化能力。...：训练集 60%，验证集 20%，测试集 20%3.2 分层抽样对于不平衡数据集，分层抽样可以确保每个类别在训练集、验证集和测试集中都有相同比例的样本。...我们可以使用上述方法将数据集划分为：训练集：6000张验证集：2000张测试集：2000张通过分层抽样确保每个字符类别在三个子集中都有相同比例的样本。然后对训练集进行数据增强，增加数据的多样性。...结论合理的数据集划分和数据增强是确保OCR模型性能的关键步骤。通过划分训练集、验证集和测试集，并结合数据增强技术，可以提高模型的泛化能力，确保其在不同场景下的可靠性。
例如，欧几里得距离在处理高维数据时可能受到“维度灾难”的影响。 类别不平衡问题： 在类别不平衡的数据集上，原型网络可能会受到较大影响。...四、如何进行样本扩充 原型网络在进行样本扩充时，主要依赖于数据增强技术和一些特定的策略来生成新的、多样化的样本，以丰富训练集并提升模型的泛化能力。...以下是一些具体的样本扩充方法： 数据增强技术 图像处理技术： 翻转：将图像水平或垂直翻转，生成新的图像样本。 旋转：对图像进行一定角度的旋转，注意旋转后可能需要调整图像尺寸或进行填充以保持一致性。...缩放：放大或缩小图像，注意缩放比例和填充方式的选择。 裁剪：从原始图像中随机采样一部分，然后将其调整为原始图像大小。 平移：将图像沿X或Y轴或同时沿两个方向移动。...注意事项 在进行样本扩充时，必须确保不增加无关（无意义）的数据，以避免对模型性能产生负面影响。 扩充后的样本应与原始样本在分布上保持一致，以确保模型能够学习到正确的特征。
检测「naive behaviour」 我们先来看几种评估分类器的方法，以确保检测出「naive behaviour」。...左侧模型必须牺牲很多精度才能获得高召回率；右侧模型非常有效，可以在保持高精度的同时达到高召回率。...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...但是我们应该重新平衡数据集来获得数据量相同的两个类吗？或者样本较多的类应该保持最大的代表性吗？如果是这样，我们应以什么样的比例来重新平衡呢？ ? 不同程度的多数类欠采样对模型决策的影响。...最后，我需要强调这篇文章的主要关键词是「目标」。准确把握目标将有助于克服不平衡数据集问题，并确保获得最佳结果。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。 ?
只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。...3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...5、用不同比例重新采样 方法 4 可以很好地将稀有类别和丰富类别之间的比例进行微调，最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。...一个类别获得的权重依赖于使用的模型。 ? 6、多模型 Bagging 方法 5 虽然能够选出最好的样本数据比例。但是它的鲁棒性不能够保证：它的鲁棒性取决于测试集样本的选取。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。
与在广义上处理类偏差的传统方法不同，ICRm映射了类之间的动态关系。它特别关注那些被不成比例地错误分类为占主导地位的多数类的少数类。...这确保了更多的关注放在目标域上，以实现更强大的域适应。此外，作者不针对目标域中的少数基础实例应用增强，以保持其完整性。这确保了模型能够专注于目标域，并不会漂移到一个中间域。...表1所示的实验结果表明，这种调整尺寸的策略不仅保持了模型性能，相比于保持混合实例宽高比，甚至还提升了模型性能。这是因为当使用两个边界框进行标注时，尤其是在应用mixup时，标注的歧义性变得复杂。...少数类别往往表现不佳，特别是在训练数据集和验证数据集之间存在分布偏移时。为了验证作者的方法的有效性，作者展示了评估数据集的类别分布以及作者的方法如何能够解决少数类别的性能问题。...这确保了初始训练对特定类别的偏见较小，然而，Cliapart1k显示出更强的类别不平衡。这导致在无监督训练和评估期间出现分布偏移，可能导致次优性能。
只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。 K-fold交叉验证就是把原始数据随机分成K个部分，在这K个部分中选择一个作为测试数据，剩余的K-1个作为训练数据。...3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty Detection...5、用不同比例重新采样 方法4 可以很好地将稀有类别和丰富类别之间的比例进行微调，最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。...一个类别获得的权重依赖于使用的模型。 ? 6、多模型Bagging 方法5 虽然能够选出最好的样本数据比例。但是它的鲁棒性不能够保证：它的鲁棒性取决于测试集样本的选取。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。
样本均衡：确保训练数据集中正负样本的平衡性，避免出现样本类别不平衡的情况。可以使用过采样或欠采样等方法来处理不平衡数据。 后处理策略：设计合适的后处理策略，对检测结果进行过滤和验证，以减少误报。...同时，持续监控模型性能，并进行及时的优化和调整，是保持模型性能稳定的关键。 2.出现大量误报会直接导致精确率和准确率明显下降。...3.解决办法，采用最简单的样本均衡 3.1.样本均衡 样本均衡：确保训练数据集中正负样本的平衡性，避免出现样本类别不平衡的情况。可以使用过采样或欠采样等方法来处理不平衡数据。...通过调用fit_resample()方法，可以对数据集进行过采样或欠采样处理，使得数据集的类别分布更加平衡。...负样本的比例通常由数据集的构成和任务的具体要求来决定。 一般来说，负样本的比例应该适当地反映了实际场景中目标的分布情况。
) 分层类别分割: Counter({2: 40, 0: 40, 1: 40}) Counter({2: 10, 1: 10, 0: 10}) 原始类别比例: Counter({0: 50, 1:...) 如何确定合适的K值 K值过小：容易受到异常点的影响 k值过大：受到样本均衡的问题 我们可以采用交叉验证法来选择最优的K值。...打印数据基本信息 print('数据基本信息:', x.shape) print('类别数据比例:', Counter(y)) # 3....统计这K个邻居所属的类别，选择出现次数最多的类别作为输入实例的预测类别。 如果用于回归问题，则计算这K个邻居的平均值或加权平均值作为输入实例的预测值。...KNN算法的缺点： 当训练数据集较大时，计算距离的时间复杂度较高。 K值的选择对算法性能影响较大，但目前没有确定K值的通用方法。 对于不平衡数据集，KNN算法的性能较差。
只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。...3、转化为一分类问题 对于二分类问题，如果正负样本分布比例极不平衡，我们可以换一个完全不同的角度来看待问题：把它看做一分类（One Class Learning）或异常检测（Novelty...5、用不同比例重新采样 方法4 可以很好地将稀有类别和丰富类别之间的比例进行微调，最好的比例在很大程度上取决于所使用的数据和模型。...一个类别获得的权重依赖于使用的模型。 ? 6、多模型Bagging 方法5 虽然能够选出最好的样本数据比例。但是它的鲁棒性不能够保证：它的鲁棒性取决于测试集样本的选取。...8、设计适用于不平衡数据集的模型 所有之前的方法都集中在数据上，并将模型保持为固定的组件。
¶ 思考：我们有以下场景： 将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型直接上线预测 每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别 存在问题： 上线之前，如何评估模型的好坏...加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) print('原始类别比例:', Counter(y)) # 2....加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) print('原始类别比例:', Counter(y)) print('*' * 40)...加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) print('原始类别比例:', Counter(y)) print('*' * 40)...2.1 分类算法的评估¶ 如何评估分类算法？
作为一个极端的例子，在具有三个类别（a、b、c）的行中，所有 a 和 b 类别可能最终都在训练集中，而所有 c 都挂在测试集中。...简单的说就是分类目标的比例在进行分折后应该与原始数据相同，例如原始数据种A类占比30%，B类占比35%，C类占比35%，在我们分折以后，这个比例是不应该变化的。...在这种情况下也是可以执行 CV的，我们在每次拆分中只保留几行数据。这称为 LeavePOut CV，其中 p 是您选择的参数，用于指定每个保持集中的行数。...为了衡量这一点，我们需要确保验证折叠中的所有样本都来自配对训练折叠中根本没有代表的组。 Sklearn 列出了五个可以处理分组数据的不同CV类。...这告诉该拆分其如何区分每个组。 总结 在本篇文章中可能没有回答的一个问题是，“你应该总是使用交叉验证吗？”。答案是应该是肯定的。当您的数据集足够大时，任何随机拆分都可能与两组中的原始数据非常相似。
类别不平衡是一个常见问题，其中数据集中示例的分布是倾斜的或有偏差的。 1. 简介 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。...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。 在这篇文章[1]中，我们将研究解决此问题的三种方法，以提高我们模型的性能和准确性。我们还将讨论为这些类型的任务选择正确指标的重要性。...从多分类到二分类 我们将介绍二元分类的概念以及如何利用它来解决类别不平衡的挑战。二元分类涉及将数据集分为两组：正组和负组。通过将问题分解为多个二类问题，这些原则也可以扩展到多类问题。...欠/重采样 重采样是一种用于解决机器学习中类别不平衡的常用技术。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的新版本训练数据集。...假阴性率反映了被模型错误预测为阴性的实际阳性样本的比例，计算为假阴性预测的数量除以实际阳性样本的总数。 在这种情况下，很明显存在不平衡的类别问题。
公司期望如何使用这个模型并从中获利？这很重要，因为它决定了你如何划定问题，选择什么算法，使用什么性能测量方式来评估模型，以及在调试模型上花费多大的力气。...因此，一个比较好的调查方式就是让抽样样本保持这样的性别比例：513 名女性，487 名男性。...你希望确保测试集能够涵盖整个数据集中所有的收入类别。因为收入中位数是连续数值，你首先需要创建收入类别属性。让我们更仔细地看一下收入中位数柱状图（经过处理）。...housing.loc[train_index] strat_test_set = housing.loc[test_index] 我们来看一下实际效果是否符合预期，先计算整个数据集中各收入类别所占的比例...下图比较了整个数据集、纯随机采样测试集、分层采样测试集三者之间收入类比的比例。可以看出，分层采样测试集的收入类别比例与整个数据集近似相同，而纯随机采样测试集与整个数据集相比产生了较大的偏差。
它不仅帮助验证模型的有效性，还能指导模型优化方向，确保模型在实际应用中表现优异。通过精确率、召回率等指标，可以全面评估模型性能，识别误分类的类别，从而针对性地改进。...思考：我们有以下场景： 将所有的数据都作为训练数据，训练出一个模型直接上线预测 每当得到一个新的数据，则计算新数据到训练数据的距离，预测得到新数据的类别 存在问题： 上线之前，如何评估模型的好坏...加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) print('原始类别比例:', Counter(y)) # 2....加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) print('原始类别比例:', Counter(y)) print('*' * 40) ...分类算法的评估标准 2.1 分类算法的评估 如何评估分类算法？
数据集分析 不平衡程度：首先分析数据集中各类别的样本数量比例，了解数据不平衡的程度。这可以通过统计各类别样本的数量来完成。 样本分布：观察样本在特征空间中的分布，了解是否存在聚类、重叠或噪声等情况。...采样策略选择 过采样： 简单随机过采样：如果数据集的不平衡程度较低（如类别比例小于10:1），并且你更关注少数类的识别率，可以考虑使用简单随机过采样。...欠采样： 简单随机欠采样：如果数据集的不平衡程度很高（如类别比例超过100:1），并且你更关注整体性能，可以考虑使用简单随机欠采样。但需要注意，这种方法可能会导致信息丢失。...采样参数设置 过采样比例：对于过采样，需要设置过采样的比例。这可以根据数据集的不平衡程度和模型的需求来确定。...确保在划分过程中保持数据的不平衡性。 模型训练：在训练集上应用不同的采样策略，并训练模型。 性能评估：在验证集和测试集上评估模型的性能。
检测「naive behaviour」 我们先来看几种评估分类器的方法，以确保检测出「naive behaviour」。...左侧模型必须牺牲很多精度才能获得高召回率；右侧模型非常有效，可以在保持高精度的同时达到高召回率。...在这里我们可以清楚地看到先验概率的影响，以及它如何导致一个类比另一个类更容易发生的情况。这就意味着，即使从理论层面来看，只有当分类器每次判断结果都是 C0 时准确率才会最大。...但是我们应该重新平衡数据集来获得数据量相同的两个类吗？或者样本较多的类应该保持最大的代表性吗？如果是这样，我们应以什么样的比例来重新平衡呢？ ? 不同程度的多数类欠采样对模型决策的影响。...最后，我需要强调这篇文章的主要关键词是「目标」。准确把握目标将有助于克服不平衡数据集问题，并确保获得最佳结果。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...这就导致了训练效率低下和简单的负面样本引发整个模型表现下降的问题。 ---- 如何解决不平衡问题 1....惩罚多样本类别，其实还可以加权少样本类别 注意：在选择采样法事需要注意一个问题，如果你的实际数据是数据不平衡的，在训练模型时发现效果不好，于是采取了采样法平衡的数据的比例再来进行训练，然后去测试数据上预测...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。
/ 测试划分的数量和样例所占的比例等的控制。...基于类标签的交叉验证迭代器 一些分类问题在目标类别的分布上可能表现出很大的不平衡性：例如，可能会出现比正样本多数倍的负样本。...可以采用 StratifiedKFold 和 StratifiedShuffleSplit中实现的分层抽样方法，确保相对的类别频率在每个训练和验证折叠中大致保留。...分层k折 StratifiedKFold是k-fold的变种，会返回stratified（分层）的折叠：每个小集合中，各个类别的样例比例大致和完整数据集中相同。...是ShuffleSplit的一个变种，会返回直接的划分，比如：创建一个划分，但是划分中每个类的比例和完整数据集中的相同。
机器学习知识卡片：训练集、验证集与测试集+数据集划分在机器学习的世界里，数据是构建模型的基石。但如何有效地使用这些数据来训练和评估模型，却是一门需要深入理解的学问。...使用领域内公认的测试基准合成数据：谨慎生成额外的测试数据（需确保真实性）5....：中小规模数据：60%训练，20%验证，20%测试大数据集：98%训练，1%验证，1%测试（因为绝对量已足够）5.2 分层抽样对于分类问题，特别是类别不平衡时，应采用分层抽样保持类别比例：X_train...：人工扩大训练数据多样性6.2 类别不平衡问题处理类别不平衡的策略：分层抽样：保持各集合中类别比例一致重采样：过采样少数类或欠采样多数类类别权重：在损失函数中给少数类更高权重合成样本：使用SMOTE等方法生成少数类样本...黄金法则数据划分的黄金法则:测试集神圣不可侵犯：只在最后评估使用一次验证集用于指导：调优过程中使用，但不直接训练训练集尽可能大：在保证验证/测试集足够的前提下保持分布一致：确保各集合来自同一分布（除非刻意测试分布偏移
2019年第 11 篇文章，总第 35 篇文章 机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目 第二篇 上一篇机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一)介绍了开始一个机器学习项目需要明确的问题...前者包含 60000 张图片，总共10个类别，每类 6000 张图片。后者是 100 个类别，每个类别 600 张图片。类别包括猫狗鸟等动物、飞机汽车船等交通工具。...那么，在美国做这个调查，就需要保证样本也是这个比例，即选择 513 名女性，487 名男性。...分层采样的操作可以使用Scikit-Learn的StratifiedShuffleSplit函数，指定数据中指定的类别，代码例子如下： from sklearn.model_selection import...StratifiedShuffleSplit split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42) for
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