进行类不平衡正则化的正确位置(数据级或批次级)
进行类不平衡正则化的正确位置可以是数据级或批次级。
在数据级别上，类不平衡正则化可以通过对训练数据进行重采样来实现。具体而言，可以使用过采样技术（如SMOTE）来增加少数类样本的数量，或者使用欠采样技术（如随机下采样）来减少多数类样本的数量。此外，还可以采用集成学习方法（如EasyEnsemble、BalanceCascade）来组合多个训练数据集，以平衡不同类别之间的样本分布。
在批次级别上，可以使用类别权重调整策略来进行类不平衡正则化。这可以通过在训练过程中为不同类别的样本分配不同的权重来实现。通常情况下，少数类样本会被赋予较高的权重，以强调其重要性，而多数类样本则被赋予较低的权重，以平衡类别之间的影响。
无论是在数据级还是批次级上进行类不平衡正则化，其目的都是为了解决类别不平衡问题，提高模型对少数类样本的分类性能。通过正确应用类不平衡正则化技术，可以改善模型的预测准确率和召回率，并降低假阳性或假阴性的风险。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 数据级别的类不平衡正则化推荐使用的腾讯云产品是腾讯云AI智能图像处理，详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/aipic
- 批次级别的类不平衡正则化推荐使用的腾讯云产品是腾讯云自研的AI推理引擎TIA（Tencent Inferencing Engine），详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tia
相关·内容
我有两个二进制不平衡数据集，标签是0或1，预测输出在0到1之间。正样本有10000个样本，负样本有90000个样本。我在训练的时候用了一批100。当计算BinaryCrossEntropyLoss (以pytorch为单位)时，可以提供每个批次元素的正则化权重。我的问题是:要计算一般类别权重，更有意义的是在开始时计算1次(因此1/(10000/(100000)对于正例)，并用这个值衡量每个样本<e
浏览 25提问于2019-10-04得票数 0
1回答
一种不平衡数据集的类别文本分类
、、、、
我让不平衡的数据集从文本数据中刮走，并让手动将其分类为正级类，而另一个负面类可以有任何类型的文本数据，而我已标记为<code>E 110</code>负<代码>E 211</code>。从数据集来看，很明显，负样本是，很少是。6000个1200。正= 4800
最初，在不平衡端口终止数据集
浏览 0提问于2019-03-06得票数 2
回答已采纳
1]*y_max - intercept)/coef[0][0]), y_max]])我想知道影响超平面位置的因素是什么如何提高超平面的位置？
浏览 1提问于2019-12-14得票数 0
3回答
处理大型不平衡数据集
、、、
我有一个不平衡的数据集，包括大约10's的数以百万计的文本字符串，每个字符串都有由uni和bigram创建的数千个特征，此外，我还有字符串的长度和熵作为特征。它是一个multiclass数据集(40-50个类)，但它是不平衡的。与最大的类相比，有些类可以小1000倍。我已经将数据限制为每类100万个字符串，否则这种<e
浏览 0提问于2017-07-20得票数 2
回答已采纳
2回答
小数据集上的CNN太夸张了
、、、、
我原来的图像形状是20万*20万--我把它重塑到96*96，图案仍然可以用人眼识别。像素值为0或1。
我用了下面的神经网络。当我只运行5期时，类的大部分被分配给0类；使用更多的历元，0类就不那么重要了，但是分类仍然很糟糕。0级。我尝试了图像增强，对所有的训练图像进行了旋转，仍然使用加权激活函数，结果没有改善。，我是否应该尝试用少量的图像来增加类呢？我读到的大多数东西都是为了增加所有
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
首先，我读取了包含1或0矩阵的cvs文件。我注意到最糟糕的模型只经常预测一个类(100%正常，0%任何其他的)，但是更好的模型在一个滑动尺度上预测，其中一些项目在10%，有些在70%。我也想知道我是否倒置了我的样本重量，我的项目0中的项目最多.它是否应该倒置，其中一个样本1代表2个样本0？我试过的东西。
将批次大小更改为16或8。将优化器更改为Adam、RAdam或A
浏览 10提问于2022-11-04得票数 0
3回答
对于不平衡的数据集，选择L1或L2正则化更好吗？
是否有更适合于不平衡数据集的成本函数来改进模型评分(特别是log_loss)？
浏览 0提问于2014-12-13得票数 10
1回答
我试图在不平衡类数据集(20% 1级，70% 2级，10% 3级)上训练卷积神经网络。我希望网络了解到，与2级相比，1级和3级发生的情况很少。大多数堆栈溢出回答都建议通过向表示不足的类添加更多数据或对权重更新进行优先排序来平衡数据集。1)如果不采取任何措施来平衡训练数据</
浏览 0提问于2018-03-07得票数 0
1回答
我构建了以下LSTM网络，它工作得很好，尽管它只达到了60%的准确率。我认为这是由于问题所致，它只对标签0和1进行分类，而不是对2和3进行分类，因为混淆矩阵对类2和类3都有零。： [109 221 0 0] [ 50 16 0 0]]
平均值被设置为“微”，并且输出层对于这四个类有四个节点train_set的准确率、F1得分和召回率是这样的(有时可以预测2
浏览 0提问于2019-08-14得票数 0
2回答
我使用的训练神经网络的不平衡数据集与3个不同的类。第一班的流行率是第二班和第三班的7.5倍。作为补救，我采纳了的建议，并将我的班级权重设置如下： 1 : 6.5,然而，的问题是：人工神经网络以相同的速度预测这三个类！这是没有用的<
浏览 2提问于2018-01-31得票数 5
1回答
当我试图使用libsvm对数据进行分类时，我遇到了一个问题。我的训练和测试数据非常不平衡。当我对svm参数进行网格搜索，并使用类的权重对数据进行训练时，测试的准确率为96.8113%。但由于测试数据不平衡，所有正确的预测值都来自于负类，大于正类。
我尝试了很多事情，从改变权重到改变伽马值和成本
浏览 2提问于2013-11-08得票数 1
回答已采纳
1回答
问题是，34组训练数据的大小是不平衡的。对于某些组，我有2000+示例，而对于某些组，我只有100+示例。
对于一些小群体，分类精度相当高。我猜这些群体可能有特定的关键字来识别和分类。简单地复制和复制小组数据会起作用吗？或者我需要选择训练数据并扩展和平衡数据大小？有什么建议吗？
浏览 2提问于2013-07-12得票数 3
回答已采纳
2回答
随机森林中计数数据的处理
、、、、
我正在处理一个分类模型，其中我的目标类是一个有偏见的类，类的形状为 20694 1018 39 10 26 我们可以看到，只有当V1的</em
浏览 0提问于2019-02-12得票数 4
回答已采纳
4回答
我使用了四年的数据，前3期的培训和第4期的测试。使用LSTM w/ Keras。我的测试数据集(它与培训完全没有重叠)一直比我的培训数据表现得更好。我该怎么解释呢？这似乎很不寻常。下面是模型输出的线索。您可以看到我在给定时期的训练精度在80%左右，但是测试输出跳到了86%左右：9092/9092 [==============================] -
浏览 0提问于2019-05-23得票数 3
回答已采纳
1回答
我使用带有两个隐藏层的多层感知器来解决含噪声的时序数据集上的二进制分类任务，该数据集的类不平衡为80/20。我在训练集中有3000万行和500个特征。数据集是结构化的，即不是图像。我的原始特性是非常正确的；我尽我最大的努力将它们转换成更好的发行版，方法是要么获取日志，要么对其中的一些
浏览 0提问于2017-10-22得票数 6
从阅读中，我了解到，当我们有较少的正面类标签，最好是使用精确或召回作为评价标准。当我们有较少的负样本时，我应该使用哪一种度量？
我在找一种方法，而不是换标签。问题设置:我正在开发参数化的脆弱性函数来预测结构的损坏(例如树)。脆弱函数的一个例子是这里，脆性函数在给定一些参数(如风荷载)的情况下，估计超过某一损伤状态的概率。在对某一阈值的0-1连续损伤率与损伤(-级)/no损
浏览 0提问于2020-11-10得票数 1
1回答
我很抱歉我的粗心大意。如果需要平衡抽样的方法，请访问下面的链接.有各种各样的答案。
我需要解决40个班的分类问题。这些数据是从13个传感器实时采集的，其中包括13列(传感器数量) 368816行(简单地说，就像一个时间段)。我计划把这些数据放入递归神经网络中。
所以，我把它标为0到40级。数据属于0类，
浏览 2提问于2017-09-21得票数 0
回答已采纳
我有一个不平衡的数据集(2:1比)，大约有60名患者和80个特征。我进行了递归特征消除(RFE)和分层交叉验证，将特征减少到15个，并使用Logistic回归和/或支持向量机( SVM )得到了0.9的AUC。我不完全相信我得到的AUC，因为我认为它不会正确地泛化，因为这样一个小的积极类。所以，我在考虑过度抽样(K-方法+ PCA) --少数群体--并重新运行RFE方法，这会有帮助吗？谢谢
浏览 0提问于2020-01-20得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
