虽然存在过拟合风险，但过采样可以抵消不平衡学习的负面影响，可以让机器学习模型获得解决关键用例的能力 常见的过采样技术包括随机过采样、SMOTE(合成少数过采样技术)和ADASYN(不平衡学习的自适应合成采样方法...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）。...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。 过采样VS欠采样 过采样和欠采样都是通过平衡训练数据分布来解决类不平衡的技术。他们以相反的方式达到这种平衡。...过采样通过复制或生成新样本来增加少数类来解决不平衡问题。而欠采样通过减少代表性过高的多数类别中的样本数量来平衡类别。 当大多数类有许多冗余或相似的样本或处理庞大的数据集时，就可以使用欠采样。...但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。 当数据集很小并且少数类的可用样本有限时，就可以使用过采样。由于数据重复或创建了不代表真实数据的合成数据，它也可能导致过拟合。
欠采样，过采样，过采样和欠采样的组合采样器。我们可以采用相关的方法或算法并将其应用于需要处理的数据。...目标分布是这样的； ? 我们将应用Logistic回归比较不平衡数据和重采样数据之间的结果。该数据集来自kaggle，并且以一个强大的不平衡数据集而成名。...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。...我们通过增加少数分类来使目标值的数量相等。这对于分类有益还是有害取决于具体的任务 ，所以需要对于具体任务来说需要进行测试。...使用流水线管道 如上所述，不建议仅将过采样或欠采样方法应用于在类之间具有显着差异的大量数据。我们有一个额外的选择，我们可以在流水线中同时应用过采样和欠采样方法。
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。...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。...过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）是处理不平衡数据的两种常用方法，它们分别通过增加少数类样本和减少多数类样本来达到平衡数据集的目的。...欠采样（Undersampling）： 欠采样是通过减少多数类样本的数量来平衡数据集，使得多数类样本的数量与少数类样本相近。这样可以减少模型对多数类样本的过度关注，从而提高分类器对少数类的识别能力。...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。
数据集不平衡问题 ⚖️ 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇文章中，我们将探讨数据集不平衡问题及其对模型训练效果的影响。...偏差问题：模型在实际应用中可能出现严重的偏差，导致预测结果不可靠。 解决数据集不平衡问题的方法 1. 重采样技术 重采样技术通过增加少数类别的样本或减少多数类别的样本来平衡数据集。...常见的重采样技术包括过采样和欠采样。...答：选择数据集平衡方法时需要考虑具体应用场景、数据集的特点以及计算资源。例如，对于计算资源充足且需要生成新样本的场景，可以使用数据增强技术；对于需要快速实现的场景，可以使用调整类权重的方法。...小结 数据集不平衡问题是机器学习和深度学习中常见的问题。通过本文的介绍，希望大家能够理解数据集不平衡的成因、影响及常见解决方法，并在实际项目中灵活应用这些技术，构建更为准确和鲁棒的模型。
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，用户点击广告或者损坏的服务器扫描网络。 然而，大多数机器学习算法对于不平衡数据集的处理不是很好。...使平衡数据集不平衡的两种方法：欠采样和过采样。 欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。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的样本，可以检索平衡的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的数量来平衡数据集。...不是去除样本的多样性，而是通过使用诸如重复，自举或SMOTE等方法生成新样本（合成少数过采样技术） 请注意，一种重采样方法与另一种相比没有绝对的优势。这两种方法的应用取决于它适用的用例和数据集本身。...过度取样和欠采样不足结合使用也会有很好的效果。 3.以正确的方式使用K-fold交叉验证 值得注意的是，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。
在这两种情况下，都必须使用特殊技术（例如欠采样，过采样，cost-sensitive代价敏感等）处理具有类不平衡问题的数据。稍后，我们将用imblearn [1]介绍欠采样和过采样以及它们的实现。...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。...[6]提供了一套处理类不平衡问题的算法。这一套算法分为四类:欠采样、过采样、过/欠采样结合和集成学习方法。出于我们的目的，在这种情况下，我们将只使用欠采样和过采样扩展。 下面的示例将使用不平衡数据集。...如我们所见，生成的数据集存在类不平衡的问题，比率为1:10。在应用欠采样和过采样算法之前，我们将定义一个函数，该函数能够使用固定的数据集训练决策树。...对于此特定示例，基于合成数据扩充（SMOTE）的技术显示出更好的结果。归根结底，实施技术将完全取决于您使用的数据。
处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度：通过应用一些欠采样or过采样技术来处理失衡样本...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机器学习存储库的营销活动数据集。...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。...3、欠采样和过采样的结合（使用pipeline） 那如果我们需要同时使用过采样以及欠采样，那该怎么做呢？其实很简单，就是使用 pipeline来实现。...最后，想和大家说的是没有绝对的套路，只有合适的套路，无论是欠采样还是过采样，只有合适才最重要。还有，欠采样的确会比过采样“省钱”哈（从训练时间上很直观可以感受到）。
02 处理不平衡数据的理论方法 在我们开始用Python处理失衡样本之前，我们先来了解一波关于处理失衡样本的一些理论知识，前辈们关于这类问题的解决方案，主要包括以下： 从数据角度： 通过应用一些欠采样or...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机器学习存储库的营销活动数据集。...(2)根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为xn。...（使用pipeline） 那如果我们需要同时使用过采样以及欠采样，那该怎么做呢？...最后，想和大家说的是没有绝对的套路，只有合适的套路，无论是欠采样还是过采样，只有合适才最重要。还有，欠采样的确会比过采样“省钱”哈（从训练时间上很直观可以感受到）。
举个栗子，就像你如果花9天时间去学习数学，花一天时间去学习语文，不出意外你会在数学考试中表现更好。 那么对于类别不平衡的训练集，该如何处理呢？...做过视频或者广告点击预估比赛的小伙伴应该经常遇到这种问题，这类比赛的训练集一般都是非常不平衡的，正样本的比例通常不足10%。这里我总结了一些在比赛中用过的一些行之有效的处理方法，下面为大家逐一介绍。...Tips：是不是类别平衡的训练集就一定更好呢？这个不能保证，但对于大多数情况，类别平衡的数据对模型来说是更友好的，至少模型不会倾向于数量多的那一类别。...2.解决方法 2.1 采样 这是解决数据类别不平衡的最简单、最暴力的方法。 如果负样本太多，那就对负样本进行欠采样，就是随机的从负样本中抽取一部分样本，然后与正样本合并成训练集丢给模型训练。...对于一个分布不明的数据集，建议不要过采样。而ensemble方法可以保证欠采样也不丢失信息。
所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 ? 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...1高，而我们希望的是两者都要兼顾，所以我们才要使用欠采样或者过采样对训练集进行处理，使训练集的 0-1 比在我们之前聊到的 1:1 ~ 1:10 这个比较合适的区间，用这样的训练集训练出来的模型的泛化能力会更强...欠采样与过采样 ? ? 过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，...可知训练集和测试集中的占比少的类别 1 实在是太少了，比较严重的不平衡，我们还可以使用 Counter 库统计一下两个数据集中因变量的分类情况，不难发现数据不平衡问题还是比较严重 from collections
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。 ? 分类是最常见的机器学习问题之一。...在对数据集进行欠采样之后，我再次对其进行了绘制，并显示了相等数量的类： ?...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术称为过采样。这个过程比欠采样要复杂一些。生成合成数据的过程试图从少数类的观察中随机生成属性样本。对于典型的分类问题，有多种方法可以对数据集进行过采样。...2-组装方法（采样器的组装）： 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仅从任何组成学习算法中获得的性能更好的性能。（是的，就像民主投票制度一样）。...总之，每个人都应该知道，建立在不平衡数据集上的ML模型的整体性能将受到其预测稀有点和少数点的能力的限制。识别和解决这些问题的不平衡性对于所生成模型的质量和性能至关重要。
过采样与欠采样是解决类别不平衡常见的两种策略。 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，我们需要频繁的对其微调以适配新的数据(即跨域微调)。...显而易见，数据量少是主要原因。 前面也提到：过采样与欠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欠采样。 上图给出了重采样前后数据量对比。...加权平均是一种非常好的技术，因此，我们对所得mAP进行加权平均。采样前后的性能对比见上图：很明显，重采样的性能增益仍有，但不会那么剧烈。...在对模型进行更新时，有两种不同的策略： 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的结果。...6Conclusion 从上述实验中我们学到了以下三点： 用于训练的最少图像数据量在150-500； 采用过采样与欠采样补偿类别不平衡问题，但需要对重平衡的数据分布非常谨慎； 模型的更新建议在新+旧组合数据集上进行迁移学习
二、数据层面策略：采样技术 利用采样技术来平衡数据的做法简单直观却又非常有效。...如果将正样本复制10次，那么新的数据正样本所占比例接近30%。 过采样的优缺点也很明显。优点是相对于欠采样的方法，过采样没有导致数据信息损失，在实际操作中一般效果也好于欠采样。...然后通过对每个cluster进行过采样/欠采样使原始类别中所有的cluster有相同数目的样本。 比如数据集汇总正样本有20，负样本有980，正样本所占比例为2%。对每个类别分别聚类如下： ?...然后依据聚类中心进行过采样/欠采样使原始类中每个cluster样本数目相同。 ? 此时正样本所占比例为33%。...这种方法通过聚类作为中介不但一定程度上缓解了类间的样本不平衡问题，还一定程度上缓解了类内的不平衡问题。但是这种方法和一般的过采样方法一样容易使模型对训练数据过拟合。
欠采样法共有两类：随机（Random）的和有信息的（Informative）。 随机欠采样法会随机删除大类的观测直至数据集平衡。有信息的欠采样法则会依照一个事先制定的准则来删去观测。...3.人工数据合成法 简单说来，人工数据合成法是利用生成人工数据而不是重复原始观测来解决不平衡性。它也是一种过采样技术。...因此我们很有必要在建模前将数据集修正平衡。在本案例中，决策树算法对于小类样本无能为力。 我们将使用采样技术来提升预测精度。这个包提供了ovun.sample()的函数来实现过采样和欠采样。...但前文已经提过两类采样法都有自身的缺陷，欠采样会损失信息，过采样容易导致过拟合，因而ROSE包也提供了ROSE()函数来合成人工数据，它能提供关于原始数据的更好估计。...extr.pred参数是一个输出预测结果为正类的列的函数。 结语 当我们面对不平衡数据集时，我们常常发现利用采样法修正的效果不错。但在本例中，人工数据合成比传统的采样法更好。
在这种情况下，仅通过预测多数类即可获得相当高的准确性，但是您无法捕获少数类，这通常是首先创建模型的关键所在。 这样的数据集很常见，被称为不平衡数据集。...不平衡的数据集是分类问题的特例，其中类别之间的类别分布不均匀。...通常，它们由两类组成：多数（负）类和少数（正）类 可以找到各个领域中不同用例的不平衡数据集： 财务：欺诈检测数据集的欺诈率通常约为1-2％ 广告投放：点击预测数据集也没有很高的点击率。...这篇文章是关于解释可用于处理不平衡数据集的各种技术的。 1.随机欠采样和过采样 ? 处理高度不平衡的数据集的一种被广泛采用且也许是最直接的方法称为重采样。...它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多示例（过采样）。 让我们首先创建一些不平衡数据示例。
翻译：张玲 校对：吴金迪 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。 ?...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术叫过采样，这个过程比欠采样复杂一点。它是一个生成合成数据的过程，试图学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。...对于典型的分类问题，有许多方法对数据集进行过采样，最常见的技术是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，合成少数类过采样技术）。...（采样器集成） 在机器学习中，集成方法会使用多种学习算法和技术，以获得比单独使用其中一个算法更好的性能（是的，就像一个民主投票系统）。
所以本节将详细介绍不平衡采样的多种方法。 在以往的学习中，数据大多是对称分布的，就像下图一样，即正负样本的数量相当。 这样可以更好的把注意力集中在特定的算法上，而不被其他问题干扰。...所以对于这类数据，常见而有效的处理方式有基本的数据处理、调整样本权重与使用模型等三类。 本文将专注于从数据处理的角度来解决数据不平衡问题，后续推文会涉及使用模型来处理。...1高，而我们希望的是两者都要兼顾，所以我们才要使用欠采样或者过采样对训练集进行处理，使训练集的 0-1 比在我们之前聊到的 1:1 ~ 1:10 这个比较合适的区间，用这样的训练集训练出来的模型的泛化能力会更强...欠采样与过采样 过采样会随机复制少数样例以增大它们的规模。欠采样则随机地少采样主要的类。一些数据科学家（天真地）认为过采样更好，因为其会得到更多的数据，而欠采样会将数据丢掉。...本来是 0 的地盘，密密集集的0当中突然给生硬的插进去了一个1......这就使数据又重复了 综合采样 综合采样的核心：先使用过采样，扩大样本后再对处在胶着状态的点用 Tomek Link 法进行删除，
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。 什么是数据不平衡（类别不平衡）？...对数据集进行欠采样之后，我重新画出了类型分布图（如下），可见两个类型的数量相等。...平衡数据集（欠采样） 第二种重采样技术叫过采样，这个过程比欠采样复杂一点。它是一个生成合成数据的过程，试图学习少数类样本特征随机地生成新的少数类样本数据。...对于典型的分类问题，有许多方法对数据集进行过采样，最常见的技术是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique，合成少数类过采样技术）。...，集成方法会使用多种学习算法和技术，以获得比单独使用其中一个算法更好的性能（是的，就像一个民主投票系统）。
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