推荐一篇英文的博客: 8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset 1.不平衡数据集带来的影响 一个不平衡的两类数据集,使用准确率(accuracy)作为模型评价指标,最后得到的准确率很高,感觉结果很棒大功告成了,但再看看混淆矩阵(confusion matrix)或者少数类(样本数量少的这一类)的召回率(recall),你的心可能就拔凉拔凉的.你可能会发现少数类的样本几乎完全分错,即模型将样本基本…

Index1.到底什么是不平衡数据2.处理不平衡数据的理论方法3.Python里有什么包可以处理不平衡样本4.Python中具体如何处理失衡样本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!到底什么是不平衡数据失衡数据发生在分类应用场景中,在分类问题…

imbalanced time series classification http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510229367.5/2.html?page=2 这个专利可以去国家专利局网站查询,有具体文档. https://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 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…

问题: ICC警情数据分类不均,30+分类,最多的分类数据数量1w+条,只有10个类别数量超过1k,大部分分类数量少于100条. 解决办法: 下采样:通过非监督学习,找出每个分类中的异常点,减少数据.或者类似Dropout,对多数类进行欠采样 上采样:类似DCGAN,通过word2vec构建相似的句子,增加数据.对少数类进行过采样. 分层分类:将数据量相差不大的类别构建一个模型,第一层分类数量最多的几个类别,最后一层分类最少的几个类别. 改变权值:增加部分分类的权值,计算损失的时候增加对样本少的…

在机器学习中,我们常常会遇到不均衡的数据集.比如癌症数据集中,癌症样本的数量可能远少于非癌症样本的数量:在银行的信用数据集中,按期还款的客户数量可能远大于违约客户的样本数量.   比如非常有名的德国信用数据集,正负样本的分类就不是很均衡:     如果不做任何处理简单地进行训练,那么训练结果中(以SVM为例),大部分好客户(约97%)能被正确地识别为好客户,但是大部分的坏客户(约95%)却会被识别为好客户.这个时候,如果我们仅仅使用accuracy来评价模型,那么银行可能会承受违约带来的巨大损失…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论…

Performance Comparison: Data Access Techniques Priya DhawanMicrosoft Developer Network January 2002 原文链接:https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms978388.aspx 概要:在典型的应用环境中,比较不同数据访问技术的表现性能.适用于Microsoft .NET Framework Beta2 和 Microsoft SQL Server 2000…

一.sklearn模块 sklearn模块下有很多子模块,常用的数据集在:sklearn.datasets模块下: 通过数据集中DESCR来查看数据集的文档: 从datasets中加载数据: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 查看datasets中的数据,一般格式为:datasets.load_ + 数据集的名称(按T…

为了建模,处理不平衡数据,想使用SMOTEENN方法进行数据平衡处理,为此需要下载对应的包imblearn   最开始直接从anaconda中进行: conda install  imblearn 报错说源中没有对应的包   于是将安装语句改为改为: conda install -c glemaitre imbalanced-learn 安装 成功…