RandomUnderSampler删除多数类的行。 这两种方法使复制和删除随机进行。如果我们想快速，轻松地获取平衡数据，则最好使用这两种方法进行结合。 需要注意的是：我们仅将其应用于训练数据。...该模型预测所有记录都为0，这对多数类有利。它为我们提供了一个始终返回多数类的预测模型。它无视少数分类。 对于不平衡的数据集模型，f1分数是最合适的度量。因此，我们使用f1得分进行比较。...如果我们重新采样测试数据或所有数据，则可能导致数据泄漏。...进行Logistic回归后。使用RandomOverSampler，得分提高了9.52％。 欠采样 RandomUnderSampler根据我们的采样策略随机删除多数类的行。...我们使用imblearn.pipeline创建一个管道，孙旭对我们的给出的策略进行处理。具有0.1采样策略的RandomOverSampler将少类提高到“ 0.1 *多数类”。
作者：Jakub Łącki,Slobodan Mitrović,Krzysztof Onak,Piotr Sankowski 摘要：我们引入了一种方法，可以在大图模型中有效地生成许多独立的随机游走，例如...我们设计了一种PageRank算法，即使对于有向图也可以打破这个障碍，并且还展示了如何打破这种双边性和扩展测试的障碍。...在无向的情况下，我们从静止分布开始随机游走，因此我们大致知道他们下一步的经验分布。这样我们就可以使用倍增方法提前准备采样行走的延续。...随机漫游最重要的应用之一是PageRank计算。...在我们的随机游走原语和传统属性测试算法的基础上，我们还展示了如何近似测试O（loglog（n））MPC轮次中的二分性和扩展。
特别地，他们暗自的假定了所有的分类错误都有着相同的代价。 在很多现实世界的应用中，这种假定是不正确的。不同分类错误之间的差异可能是相当大的。...在数据层面，这些解决方法包括多种不同形式的重采样，例如随机超采样放回，随机降采样，直接超采样（没有新的样例产生，但是样例被替换的选择是知道的，而不是随机的），直接降采样（同样样例被去除的选择是知道的），...新样本迭代方式被告知的超采样以及以上所有技术的结合。...Sampling Methods 一种简单的数据层面的平衡不同类别的方法就是对原始数据集进行重采样，要么对少数类进行超采样，或者对多数类进行降采样，直到不同类别的数据差不多是相同的为止。...[CSDN] 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 1 | 2 [机器之心] 从重采样到数据合成：如何处理机器学习中的不平衡分类问题？
而模型最终学习的并不是如何分辨好坏，而是学习到了”好 远比 坏的多“这样的先验信息，凭着这个信息把所有样本都判定为“好”就可以了。这样就背离了模型学习去分辨好坏的初衷了。...以消除模型对不同类别的偏向性，学习到更为本质的特征。本文从数据样本、模型算法、目标（损失）函数、评估指标等方面，对个中的解决方法进行探讨。...2.1 样本层面 2.1.1欠采样、过采样 最直接的处理方式就是样本数量的调整了，常用的可以： 欠采样：减少多数类的数量（如随机欠采样、NearMiss、ENN）。...过采样：尽量多地增加少数类的的样本数量（如随机过采样、以及2.1.2数据增强方法），以达到类别间数目均衡。 还可结合两者做混合采样（如Smote+ENN）。...具体方法介绍及代码可见【异常检测方法速览】 2.4 决策及评估指标 本节关注的重点是，当我们采用不平衡数据训练模型，如何更好决策以及客观地评估不平衡数据下的模型表现。
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。 1.2....一个简单的最佳实践是建立n个模型，每个模型使用稀有类别的所有样本和丰富类别的n个不同样本。假设想要合并10个模型，那么将保留例如1000例稀有类别，并随机抽取10000例丰富类别。...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。...然后，基于稀有类和仅保留的类别对该模型进行训练。 7.1. 对丰富类进行聚类操作 首先，我们可以对具有大量样本的丰富类进行聚类操作。假设我们使用的方法是 K-Means聚类算法 。...聚类后的样本进行有监督学习 经过上述步骤的聚类操作，我们对富类训练样本进行了筛选，接下来我们就可以将相等样本数的K个正负样本进行有监督训练。如下图所示： ?
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。...这就是为什么在过度采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。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。...一个简单的最佳实践是建立 n 个模型，每个模型使用稀有类别的所有样本和丰富类别的 n 个不同样本。假设想要合并 10 个模型，那么将保留例如 1000 例稀有类别，并随机抽取 10000 例丰富类别。...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。...然后，基于稀有类和仅保留的类别对该模型进行训练。 7.1. 对丰富类进行聚类操作 首先，我们可以对具有大量样本的丰富类进行聚类操作。假设我们使用的方法是 K-Means 聚类算法 。
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。...这就是为什么在过度采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。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。...一个简单的最佳实践是建立n个模型，每个模型使用稀有类别的所有样本和丰富类别的n个不同样本。假设想要合并10个模型，那么将保留例如1000例稀有类别，并随机抽取10000例丰富类别。...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。...对两类样本选取 N 组不同比例的数据进行训练并测试，得出模型预测的准确率： P={ Pi | i=1,2,...N } 2.
对小类的数据样本进行采样来增加小类的数据样本个数，即过采样（over-sampling ，采样的个数大于该类样本的个数）。...一些经验法则： 考虑对大类下的样本（超过 1 万、十万甚至更多）进行欠采样，即删除部分样本； 考虑对小类下的样本（不足 1万甚至更少）进行过采样，即添加部分样本的副本； 考虑尝试随机采样与非随机采样两种采样方法...4.尝试人工生成数据样本 一种简单的人工样本数据产生的方法便是，对该类下的所有样本每个属性特征的取值空间中随机选取一个组成新的样本，即属性值随机采样。...你可以使用基于经验对属性值进行随机采样而构造新的人工样本，或者使用类似朴素贝叶斯方法假设各属性之间互相独立进行采样，这样便可得到更多的数据，但是无法保证属性之前的线性关系（如果本身是存在的）。...应该使用不同的算法对其进行比较，因为不同的算法适用于不同的任务与数据。 决策树往往在类别不均衡数据上表现不错。它使用基于类变量的划分规则去创建分类树，因此可以强制地将不同类别的样本分开。
为了解决数据稀缺问题，一个直观的选择是对包含尾部类对象的图像进行过采样。但缺点是，由于图像内的类共现，过采样图像将同时包括更多的头类对象。...因此，对于实例分割任务，在实例级别的重新采样比在图像级别的更可取。另一种选择是对所考虑的对象进行数据增强，无论是在图像空间（例如，随机滤波）还是在特征空间（即，特征增强，对象区域特征）。...具体而言，我们观察到 =5对 最有效，但对需要 =1的 来说不是最优的。另一方面，我们的自适应FS在线调整 ，以有效地重新平衡跨类别的性能。 图3（a）描述了在训练过程中类抽样概率如何变化。...在第一阶段，我们使用标准随机数据采样和交叉熵损失为12个时期训练模型。然后在第二阶段，我们使用这些先进的重新采样或重新加权方法，如RFS和BAGS，对12个时期进行了调整。...我们通过插入FASA模块并比较性能差异，与所有这些方法进行了比较。 表4总结了比较结果。具体来说，我们用不同的随机种子将每个实验重复三次，并报告结果的平均值。
图1：辨识所有类别的完整网络示意图 你是如何进行特征提取和数据预处理？ 我使用不同大小的滑动窗口，对A频段和M频段的图像分开处理。另外，我还在一些融合模型中对小样本类别进行过采样操作。...就网络所用的数据频段来说，我主要使用灰度图、RGB图像和多光谱M频段，也使用了短波红外A频段。对于A频段，我没有使用所有的通道，而是随机选择几种通道，以节省训练时间和内存占用。...图3：不同类别的U-NET结构 最终，我创建了40多种不同尺度、宽度和深度的网络模型，来训练数据子样本和选择最佳频段。 ? 图4：10类对象的全部网络模型表1 ?...图5：10类对象的全部网络模型表2 在交叉验证方面，我根据不同类别，使用了10%到20%的随机图像块，大样本类别比例更高。对于过采样的小样本类别，只使用5%的随机图像块。...虽然我之前使用了VGG16分类器对合并后的车辆预测网络进行了微调，但效果并不是很好。所以在最终解决方案中，我没有使用预先训练好的模型。 你是如何度过这次比赛？
随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。 什么是过采样 过采样是一种数据增强技术，用于解决类不平衡问题（其中一个类的数量明显超过其他类）。...通过对少数类样本进行过采样，数据集被重新平衡，以反映所有结果中更平等的错误分类成本。这确保了分类器可以更准确地识别代表性不足的类别，并减少代价高昂的假阴性。...2、平滑的自举过采样 带噪声的随机过采样是简单随机过采样的改进版本，目的是解决其过拟合问题。这种方法不是精确地复制少数类样本，而是通过将随机性或噪声引入现有样本中来合成新的数据点。...4、自适应合成采样(ADASYN) 自适应合成采样（Adaptive Synthetic Sampling，ADASYN） 是一种基于数据重采样的方法，它通过在特征空间中对少数类样本进行合成生成新的样本...SMOTE对所有的少数类样本平等对待，不考虑它们之间的分布密度。ADASYN考虑到每个少数类样本的邻近样本数量，使得对于那些邻近样本较少的少数类样本，生成更多的合成样本，以便更好地覆盖整个决策边界。
在这篇文章中，我们将了解什么是类别不平衡、将准确性作为不平衡类别的度量标准的问题是什么、什么是随机欠采样和随机过采样，以及imbalanced-learn如何作为解决类别不平衡问题的替代工具。...让我们看一下图3，以更好地了解精度precision，召回率和F1-Score指标如何帮助我们更好地了解结果。 ?...从多数类中删除样本的过程称为欠采样，而将样本添加到少数类中的过程称为过采样。 随机欠采样是指多数类别的随机采样。进行该过程，直到达到少数群体的平衡为止。...进行添加过程直到相对于多数类达到平衡为止，但是，此技术可能导致训练模型过度适应少数类。 随机欠采样和随机过采样可以理解为解决类不平衡问题的基本技术。...在第10行应用随机欠采样，在第17行应用随机过采样，在第25行应用SMOTE。在图5中，我们可以看到在应用每种算法时如何转换类平衡。 ?
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。...与数据增强不同，这种生成方式是通过变换对数据集进行扩充，而不是在训练过程对同一图片应用多个随机采样的变换。 ...为了使数据集具有长尾分布（LT），先从大到小随机选择类别，然后有选择地减少类别的图片数直到数量分布符合参数为2.0的Zipf定律，同时强制最少的类为5张图片。...图片 训练方面，采用标准ERM和CE+DRS两种方法，其中CE+DRS基于交叉熵损失进行延迟的类平衡重采样。DRS在开始阶段跟ERM一样随机采样，随后再切换为类平衡采样进行训练。...Conclusion *** 论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。
2.解决类别不平衡问题 2.1欠采样方法 (1)什么是欠采样方法 直接对训练集中多数类样本进行“欠采样”（undersampling），即去除一些多数类中的样本使得正例、反例数目接近，然后再进行学习。...2)然后使用该分类器对全体多数类进行预测，通过控制分类阈值来控制假正例率（False Positive Rate）,将所有判断正确的类删除。 3)最后，进入下一轮迭代中，继续降低多数类数量。 ?...2.2过采样方法 (1)什么是过采样方法 对训练集里的少数类进行“过采样”（oversampling），即增加一些少数类样本使得正、反例数目接近，然后再进行学习。...缺点： 对于随机过采样，由于需要对少数类样本进行复制来扩大数据集，造成模型训练复杂度加大。...SMOTE算法是对随机过采样方法的一个改进算法，由于随机过采样方法是直接对少数类进行重采用，会使训练集中有很多重复的样本，容易造成产生的模型过拟合问题。而SOMT算法的基本思想是对每个少数类样本 ?
，如何通过获取合适数量的样本来得到一个平衡的数据集？...让我们一起看看几个重采样（resampling）技术： 2.1.1 随机欠采样（Random Under-Sampling） 随机欠采样的目标是通过随机地消除占多数的类的样本来平衡类分布；直到多数类和少数类的实例实现平衡...缺点 它会丢弃对构建规则分类器很重要的有价值的潜在信息。 被随机欠采样选取的样本可能具有偏差。它不能准确代表大多数。从而在实际的测试数据集上得到不精确的结果。...随后，每一个聚类都被过采样以至于相同类的所有聚类有着同样的实例数量，且所有的类有着相同的大小。...该算法是从安全样本出发随机选择 k-最近邻的数据点，并从边界样本出发选择最近邻，并且不对潜在噪声样本进行任何操作。
在一个分类问题中，如果在所有你想要预测的类别里有一个或者多个类别的样本量非常少，那你的数据也许就面临不平衡类别的问题。...现在有三种主要建议的方法，它们各有利弊： 1.欠采样 - 随机删除观测数量足够多的类，使得两个类别间的相对比例是显著的。...虽然这种方法使用起来非常简单，但很有可能被我们删除了的数据包含着预测类的重要信息。 2.过采样 - 对于不平衡的类别，我们使用拷贝现有样本的方法随机增加观测数量。...现在，这是一个严重的不平衡类问题。我们不能指望用每个类别的一张图片对深度学习模型进行训练（虽然有些算法可能正是用来做这个的，例如 one-shot 分类问题，但我们现在忽略先这一点）。...我们的提出的解决方案在本次比赛中排名34，前五的平均精确度为0.41928 ：） 结论 有时，最简单的方法是最合理的（如果你没有更多的数据，只需稍加变化地拷贝现有的数据，假装对模型来说这一类别的大多数观测与它们基本类似
; 更具体地说，数据集的相对不平衡[2]。...因此，对高度不平衡的数据学习结果效果不佳通常是由弱预测因素，数据，域复杂性和数据不平衡引起的。例如，使用的预测变量可能不会与目标变量产生很强的相关性，导致负面案例占所有记录的97％。...训练集大小操作（抽样方法） 直觉上，许多数据科学家会认为欠采样和过采样是一种可能的解决方案，这意味着要么随机抽取一些主要类别记录（属于目标类别的记录）或随机选择一些小类记录并将它们附加到整体数据集。...BalanceCascade BalanceCascade采取更监督的方式来进行欠采样。通过构建一个由所有少数人案例组成的子集和大多数类别的随机样本来开始这种方法，这个样本与少数人群体大小大致相同。...您首先从主要类别案例中随机抽样。接下来，您使用自动分类器节点从附加子集构建初步模型。之后，您需要使用它对所有主要类案例进行评分，并使用Select节点放弃那些正确分类的主要类案例。 ?
因此数据均衡是必不可少的一环，现在让我们来了解根据数据集场景的不同我们该如何进行数据均衡。二、数据场景1.大数据分布不均衡拿两个我所遇到过的场景建模来说，第一个网络用户购买行为数据集来说。...1.欠采样算法：(1).RandomUnderSampler随机欠采样是十分快捷的方式，从多数类样本中随机选取一些剔除掉。但是随着采样方法的研究和发展随机欠采样已经很少使用。..., 来判断一个样本是应该保留还是剔除, 具体的实现步骤如下:集合C: 所有的少数类样本;选择一个多数类样本(需要下采样)加入集合C, 其他的这类样本放入集合S;使用集合S训练一个1-NN的分类器, 对集合...SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中，具体如下图所示，算法流程如下：对于少数类中每一个样本 x ，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离...但是，这种过采样方法对底层分布没有任何了解。因此，可能会生成一些噪声样本，例如，当不同的类别不能很好地分离时。因此，应用欠采样算法来清理噪声样本可能是有益的。
NO.1概述 重采样法是解决不平衡问题的主要方法之一，很多人的理解可能停留在对头部类别进行欠采样，对尾部类别进行过采样。...；平方根采样是实例平衡采样的一种变体，其中每个类别的采样概率与相应类别中样本大小的平方根有关；渐进平衡采样在实例平衡采样和类别平衡采样之间进行渐进插值。...具体来说，随着训练的进行，从一个类中采样的实例越多，该类的采样概率就越低。按照这个思路，DCL首先进行随机抽样来学习通用表示，然后根据课程策略采样更多的尾类实例来处理类别不平衡。...，从而可以对代表性不足的尾类进行更多采样. 2.6 LOCE 具有分类平衡（LOCE）的不平衡目标检测器（LOCE）[7]提出使用平均分类预测分数（即运行预测概率）来监控不同类别的模型训练，并指导记忆增强特征采样以增强尾类性能...此外，五元组损失中的每个数据批次包含来自不同类别的相同数量的样本，用于类别重平衡。
(a)(b)分别表示纯同质和纯异质图，(c)(d)图中每个节点都与每一类型的节点相连，(e)(f)表示的是节点独立于标签的随机图。可以看到 与类别数量、类别的平衡性无关。 ?...现有的GNN解决了平衡不同类别的节点样本的问题。但是不同类别的节点数目是均衡的。而对于许多实际场景而言，某些类的实例可能比其他类少得多。因而不能很好地表示属于少数类别的节点，进而不能达到最优结果。...为了平衡不同类别的节点数量，我们对属于少数类别的节点采用过采样的方法。这项工作是非凡的，因为之前的工作不能提供新和成样本的关系信息，而且节点的特征是高维的。...我们在一个人工数据集和两个真实数据集上进行的实验证明了它的效果，大大超过了所有其他基准。进行消融实验以了解GraphSMOTE在各种情况下的表现形式。...我们还提出了一种解释，说明了GNN如何在复杂的算法任务中很好地进行推断——即在体系结构和特征中编码适当的非线性。我们的理论在不同的训练设置下都是成立的。
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