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
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的？ DeepLearningAI 卷积神经网络课程（复习） 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
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
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。
摘要： 本文主要讲述了如何在python中用七步就能完成中数据准备。 上图为CRISP-DM模型中的数据准备 下面七个步骤涵盖了数据准备的概念，个别任务以及从Python生态系统中处理整个任务过程的不同方法。 维基百科将数据清洗定义为： 它是从记录集、表或者数据库检测和更正（或删除）损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分，然后替换、修改或删除它们。数据清洗（data cleaning）可以与数据整理（data wrangling）的工具交互执行，也
导语：在过去的几年中，我们见证了大数据及人工智能技术的飞速发展，许多机构却依旧苦于数据数量少、质量低等难题而无法将前沿理论商业化落地。助力像石油般宝贵的数据突破隐私保护的条框限制并实现其价值的流通，对相关产业的发展起着至关重要的作用。在上一篇文章中，我们简要介绍了腾讯“神盾-联邦计算”平台的诞生背景和数据安全与隐私保护技术亮点。这次，我们着重选取本产品首推的“非对称联邦学习” (Asymmetrical Federated Learning, AFL) 范式进行介绍。该范式旨在全面保护数据集的样本ID、特征和标签的隐私安全，彻底解除在不平衡的 (unbalanced) 联邦计算系统中，中小企业对敏感用户ID泄露问题的担忧。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 文章作者：刘洋，腾讯云高级研究员 导 语 在过去的几年中，我们见证了大数据及人工智能技术的飞速发展，许多机构却依旧苦于数据数量少、质量低等难题而无法将前沿理论商业化落地。助力像石油般宝贵的数据突破隐私保护的条框限制并实现其价值的流通，对相关产业的发展起着至关重要的作用。在上一篇文章中，我们简要介绍了腾讯“神盾-联邦计算”平台的诞生背景和数据安全与隐私保护技术亮点。这次，我们着重选取本产品首推的“非对称联邦学习” (Asymmetrical Federated Le
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。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。
举一个简单易懂的例子：将电子邮件分类为“ 垃圾邮件 ”或“ 非垃圾邮件”（二分类的典型特征“非此即彼”，关于二分类，后文会涉及）。
最近深度学习技术实现方面取得的突破表明，顶级算法和复杂的结构可以将类人的能力传授给执行特定任务的机器。但我们也会发现，大量的训练数据对深度学习模型的成功起着至关重要的作用。就拿Resnet来说，这种图像分类结构在2015年的ILSVRC分类竞赛中获得了第一名，比先前的技术水平提高了约50%。
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。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 戳阅读原文观看完整直播回顾 讲 师 介 绍 正现负责腾讯“神盾-联邦计算”平台的底层安全与隐私保护系统的设计与搭建，分别于2019年与2015年获得澳大利亚国立大学和清华大学的工学博士和工学学士学位，申请和拥有隐私保护相关专利十余篇，在Automatica, IEEE/ACM Transactions on Networking等国际学术期刊与会议上发表论文十余篇，研究兴趣包括联邦学习、面向隐私保护的分布式计算、多智能体网络系统等。 | 导语 在过去的几年中，
用于创建新特征，检测异常值，处理不平衡数据和估算缺失值的技术可以说，开发机器学习模型的两个最重要的步骤是特征工程和预处理。特征工程包括特征的创建，而预处理涉及清理数据。
【导读】专知于11月24日推出胡老师的基于信息理论的机器学习报告系列教程，大家反响热烈，胡老师PPT内容非常翔实精彩，是学习机器学习信息理论不可多得的好教程，今天是胡老师为教程的第四部分也是报告的最后一部分（为第五章和第六章内容）进行详细地注释说明，请大家查看！ ▌概述 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。由于时间有限，本次只是大概介绍一下本次tutorial的内容，后续会详细介绍每一部分。 本
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
---- Abstract 非平衡数据集是一个在现实世界应用中经常发现的一个问题，它可能会给机器学习算法中的分类表现带来严重的负面影响。目前有很多的尝试来处理非平衡数据的分类。在这篇文章中，我们同时从数据层面和算法层面给出一些已经存在的用来解决非平衡数据问题的简单综述。尽管处理非平衡数据问题的一个通常的做法是通过人为的方式，比如超采样或者降采样，来重新平衡数据，一些研究者证实例如修改的支持向量机，基于粗糙集的面向少数类的规则学习方法，敏感代价分类器等在非平衡数据集上面也表现良好。我们观察到目前在非平衡数据问
好久没有整理面试题了，最近总有读者翻出之前的面试题，问我会不会继续整理，今天给大家分享一波自己整理的常见机器学习面试题。
不平衡类使机器学习的“准确性”受到破坏。这在机器学习(特别是分类)中是一个非常普遍的问题，在每个类中都有一个不成比例的数据集。标准的准确性不再可靠地度量性能，这使得模型培训更加棘手。 在本教程中，我
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 在计算机视觉（CV）任务里常常会碰到类别不平衡的问题， 例如： 1. 图片分类任务，有的类别图片多，有的类别图片少 2. 检测任务。现在的检测方法如SSD和RCNN系列，都使用anchor机制。训练时正负anchor的比例很悬殊. 3. 分割任务， 背景像素数量通常远大于前景像素。 从实质上来讲， 它们可以归类成分类问题中的类别不平衡问题：对图片/anchor/像素的分类。 再者，除了类不平衡问题， 还有easy sam
当我们解决任何机器学习问题时，我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。我们将尝试用图像分类问题来解开训练数据中不平衡类别的奥秘。
【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
链接：https://www.zhihu.com/question/372186043
导读： 分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择，较为完整的展示了解决分类问题的大致流程。文中包含了一些常见问题的处理方式，例如缺失值的处理、非数值属性如何编码、如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等。 作者：llhthinker 1. 数据集选取与问题定义 本次实验选取UCI机器学习库中的银行营销数据集（Bank Ma
在机器学习中，模型性能的评估是一个关键问题。常见的评价指标有F1-score, Accuracy, Precision, Recall, ROC 和 AUC (对这些评价指标不了解的，可以参考生信菜鸟团之前的一篇文章: 机器学习实战 | 机器学习性能指标 )。但是我们对这些统计指标的可靠性要保持谨慎的态度，特别是在不平衡的数据集上。
来源：Deephub Imba 本文约4200字，建议阅读8分钟 本文介绍了不平衡数据集的建模技巧和策略。 不平衡数据集是指一个类中的示例数量与另一类中的示例数量显著不同的情况。例如在一个二元分类问题中，一个类只占总样本的一小部分，这被称为不平衡数据集。类不平衡会在构建机器学习模型时导致很多问题。 不平衡数据集的主要问题之一是模型可能会偏向多数类，从而导致预测少数类的性能不佳。这是因为模型经过训练以最小化错误率，并且当多数类被过度代表时，模型倾向于更频繁地预测多数类。这会导致更高的准确率得分，但少数类别
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；
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。
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。
本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法。
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。
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。
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。
尽管大模型非常强大， 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言， 也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。
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！
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.
一个典型的不平衡分类数据集是乳腺摄影数据集，这个数据集用于从放射扫描中检测乳腺癌（特别是在乳腺摄影中出现明亮的微钙化簇）。研究人员通过扫描图像，对目标进行分割，然后用计算机视觉算法描述分割对象，从而获得了这一数据集。
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标：从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支，侧重的是从数据中建立有机的系统，而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支，侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来，随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加，数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面，统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
前言 机器学习的过程往往被人戏称为“炼丹”，这大概要归功于其中难以估量的不确定性。 在道观(实验室)里，我们可以放心的让算法在丹炉(GPU)上无休无止的炼(跑)下去，而仅仅追求模型的低误分率及高精度(丹药的纯度)。而在工业界，除却误分率这种直观的表现以外，我们更在意一个模型是否稳定。 到底什么是稳定？千人千面。而是否高阶的炼丹师有独特手法更稳定的练出“金丹”，降低失败率呢？让我们带着疑问进入今天的正片环节:) 计算的稳定性(Computational Stability) 计算稳定性特指模型运算性能
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！
纯机器学习（ML）模型的训练与建立端到端的数据科学解决方案与实际企业需要之间存在巨大差异。 本文总结了我们团队与来自不同行业的数十家企业客户（包括制造业，金融服务业，零售业，娱乐业和医疗保健业等）合作两年后所总结的经验教训。 企业面临的最常见的ML问题是什么？除了训练ML模型之外还有什么？ 如何解决数据收集问题？ 如何扩展到大型数据集？ 为什么特征工程如此重要？ 如何从生产中的模型转变为功能完备的系统？ 我们是否需要数据科学平台？
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
对于数据科学或机器学习研究者而言，当解决任何机器学习问题时，可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。
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