類別不平衡資料處理

1、不平衡資料處理教程

（1）（2）

（3）（4）

2、不平衡資料分類演算法

（1） over-sampling

隨機過取樣、smote、adasyn、臨界smote演算法、svm smote等。

（2） under-sampling

隨機欠取樣、enn、renn、allknn等。

（3） combination

smotetomek、smoteenn。

（4） ensemble of samplers

easyensemble、balancecascade

（5） chaining ensemble of samplers and estimators

balancedbaggingclassifier

3、使用python實現

（1）類imblearn.over_sampling中的randomoversampler、smote、adasyn（主要引數kind設定取值有borderline1,borderline2,svm）；

（2）類imblearn.under_sampling中的randomundersampler、nearmiss、tomeklinks、editednearestneighbours、repeated editednearestneighbours、allknn；

（3）類imblearn.combine中的smoteenn、smotetomek；

（4）類imblearn.ensemble中的easyensemble、balancecascade

（5）類imblearn.ensemble中的balancedbaggingclassifier

不平衡資料處理

在做實驗中遇到了非平衡資料集，導致實驗結果很憂傷，資料類別不均對模型訓練有挺大影響，尤其是在類別極度不均的時候。目前還沒有很好的解決方法，還處於查詢資料，比著葫蘆找葫蘆的過程中，記錄一下，或許能有所啟發。對於不平衡資料，其實類別精度 precise 和召回率 recall 或者是準確率 accura...

類別不平衡資料的處理

1.不平衡學習的基本概念及處理方法分類 重點學習 分類中解決類別不平衡問題 綜述重點 2.學習adacost對adaboost的改進方式 實現基於代價敏感的adacost演算法 3.smote演算法的matlab實現 基於matlab，應用smote演算法對小樣本類進行過取樣 python中可以呼叫...

類別不平衡問題

詳解類別不平衡問題 盧總 類別不平衡問題的方法彙總 為少數類生成新樣本 smote borderline smote adasyn 整合方法 演算法層面 focal loss 損失函式的權重調整 閾值移動 評價指標 非均衡資料處理 如何學習？隨機降取樣 bagging是萬金油。屬於bagging 假...