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imlbearn庫的smote介面，
其他人分享的**：
# 使用imlbearn庫中上取樣方法中的smote介面
from imblearn.over_sampling import smote
# 定義smote模型，random_state相當於隨機數種子的作用
smo = smote(random_state=42)
x_smo, y_smo = smo.fit_sample(x, y)
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 smotet...
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...
處理不平衡類別的loss
在進行多分類問題的時候，常常會遇到資料不平衡的狀況，對於多分類問題，常見的loss有categorical crossentroy.可以考慮手動設定loss權重來增加模型的準確度，將類別較少的類權重增高。在試驗中，用的資料是情感分析label2的資料集，在不加權重f1值為0.53，權重為 1 2 3...