机器学习类别不平衡处理之欠采样（undersampling）

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机器学习类别不平衡处理之欠采样（undersampling）

类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况常用的做法有三种,分别是1.欠采样, 2.过采样, 3.阈值移动由于这几天做的project的target为正值的概率不到4%,且数据量足够大,所以我采用了欠采样: 欠采样,即去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习,基本的算法如下: def undersampling(train, desired_apriori): # Get the indices per target value idx_0 = train[tra…

欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响

项目中出现了二分类数据不平横问题,研究总结下对于类别不平横问题的处理经验: 为什么类别不平横会影响模型的输出? 许多模型的输出类别是基于阈值的,例如逻辑回归中小于0.5的为反例,大于则为正例.在数据不平衡时,默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别. 因此可以在实际应用中,解决办法包括: 1)调整分类阈值,使得更倾向与类别少的数据. 2)选择合适的评估标准,比如ROC或者F1,而不是准确度(accuracy) 3)过采样法(sampling):来处理不平横的问题.分为欠采样(undersa…

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…

机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线

机器学习之类别不平衡问题 (1) -- 各种评估指标机器学习之类别不平衡问题 (2) -- ROC和PR曲线完整代码 ROC曲线和PR(Precision - Recall)曲线皆为类别不平衡问题中常用的评估方法,二者既有相同也有不同点.本篇文章先给出ROC曲线的概述.实现方法.优缺点,再阐述PR曲线的各项特点,最后给出两种方法各自的使用场景. ROC曲线 ROC曲线常用于二分类问题中的模型比较,主要表现为一种真正例率 (TPR) 和假正例率 (FPR) 的权衡.具体方法是在不同的分类阈值…

如何解决数据类别不平衡问题（Data with Imbalanced Class）

类别不平衡问题是指:在分类任务中,数据集中来自不同类别的样本数目相差悬殊. 类别不平衡问题会造成这样的后果:在数据分布不平衡时,其往往会导致分类器的输出倾向于在数据集中占多数的类别:输出多数类会带来更高的分类准确率,但在我们所关注的少数类中表现不佳. 处理这个问题通常有3种方法: 1. 欠采样假设数据集中反例占大多数,那么去除一些反例使得正.反例数目接近,然后再进行学习.由于丢弃了很多反例,分类器训练集会远小于初始训练集.欠采样的缺点是可能会丢失一些重要信息.因此通常利用集成学习机制,将反例划…

类别不平衡问题之SMOTE算法（Python imblearn极简实现）

类别不平衡问题类别不平衡问题,顾名思义,即数据集中存在某一类样本,其数量远多于或远少于其他类样本,从而导致一些机器学习模型失效的问题.例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题,例如逻辑回归在欺诈检测问题中,因为绝大多数样本都为正常样本,欺诈样本很少,逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本,这样能达到很高的准确率,但是达不到很高的召回率.类别不平衡问题在很多场景中存在,例如欺诈检测,风控识别,在这些样本中,黑样本(一般为存在问题的样本)的数量一般远少于白样本(正常样本).上采样(过采样)和下…

类别不平衡问题和Softmax回归

目录类别不平衡(class-imbalance) Softmax回归模型类别不平衡(class-imbalance) 当不同类别的训练样本数目差别很大,则会对学习过程造成困扰.如有998个反例,但正例只有2个. 从线性分类器的角度讨论,用\(y=w^Tx+b\)对新样本\(x\)进行分类时,事实上是在用预测出的\(y\)值与一个阈值进行比较.如通过在\(y>0.5\)时判别为正例,否则为反例.几率\(\frac{y}{1-y}\)则反映了正例可能性与反例可能性之比值.阈值设为0.5表明分类器…

机器学习：不平衡信息有序平均加权最近邻算法IFROWANN

一背景介绍不平衡信息,特点是少数信息更珍贵,多数信息没有代表性.所以一般的分类算法会被多数信息影响,而忽略少数信息的重要性. 解决策略: 1.数据级别 (1)上采样:增加稀有类成本数 (2)下采样:减少大类样本数 (3)混合方法:结合(1)(2) 2.算法算法级别 (1)代价敏感学习方法:对正类错分赋予更高的代价,从而迫使分类器对正类有更高的识别率. (2)分类器集成方法:首先数据级技术处理数据分布,然后选择算法级算法进行分类. 但这些策略都有各自的缺点,比如:上采用会导致过度学习,下采样会…

Focal Loss（RetinaNet）笔记一种减小类别不平衡影响的方法

Paper: https://arxiv.org/abs/1708.02002 还参考了:https://www.jianshu.com/p/8e501a159b28 其中p是预测属于某类的概率.…

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！记得在smote前一定要先做标准化！！！其实随机森林对特征是否标准化无感，但是svm和LR就非常非常关键了

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description…

xgb, lgb, Keras, LR(二分类、多分类代码)

preprocess # 通用的预处理框架 import pandas as pd import numpy as np import scipy as sp # 文件读取 def read_csv_file(f, logging=False): print("==========读取数据=========") data = pd.read_csv(f) if logging: print(data.head(5)) print(f, "包含以下列") print(…

[转]类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…

机器学习中如何处理不平衡数据（imbalanced data）？

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…

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

机器学习入门16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类,这种模型可从多种可能的情况中进行选择. 1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法.鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案,一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器,每个可能的结果对应一个二元分类器.在训练期间,模型会训练一系列二元分类器,使每个分类器都能回答单独的分类问题.以一张狗狗的…

不平衡数据下的机器学习方法简介 imbalanced time series classification

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…

如何在Python中处理不平衡数据

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…

【机器学习实战】第7章集成方法 ensemble method

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于…

不平衡学习 Learning from Imbalanced Data

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…

用R处理不平衡的数据

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文来自云+社区翻译社,作者ArrayZoneYour 在分类问题当中,数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数.相比于多分类问题,样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高.举例来说,在银行或者金融的数据中,绝大多数信用卡的状态是正常的,只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象. 使用算法不能获得非平衡数据集中足以对少数类别做出准确预测所需的信息.所以建议使用平衡的分类数据集进行训练. 在本文中,我们将讨论如何使用R来解决…

【机器学习实战】第7章集成方法（随机森林和 AdaBoost）

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于…

【Python机器学习实战】决策树与集成学习（七）——集成学习（5）XGBoost实例及调参

上一节对XGBoost算法的原理和过程进行了描述,XGBoost在算法优化方面主要在原损失函数中加入了正则项,同时将损失函数的二阶泰勒展开近似展开代替残差(事实上在GBDT中叶子结点的最优值求解也是使用的二阶泰勒展开(详细上面Tips有讲解),但XGBoost在求解决策树和最优值都用到了),同时在求解过程中将两步优化(求解最优决策树和叶子节点最优输出值)合并成为一步.本节主要对XGBoot进行实现并调参. XGBoost框架及参数 XGBoost原生框架与sklearn风格框架 XGBoost有…

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算法不同配置或是数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数…

机器学习之分类问题实战(基于UCI Bank Marketing Dataset)

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 欢迎转载,请保留原文链接:http://www.cnblogs.com/llhthin…