前言一，数据层面处理方法1.1，数据扩充1.2，数据（重）采样数据采样方法总结1.3，类别平衡采样二，算法（损失函数）层面处理方法2.1，FocalLoss2.2，损失函数加权参考资料前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有95个正样本，但是负样本只有5个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。除了常见的分类、回归任务，类似图像语义分割、深度估计等像素级别任务
原文：https://neptune.ai/blog/how-to-deal-with-imbalanced-classification-and-regression-data（原文有好多有意思的图）数据不平衡是在处理真实数据经常会遇到的问题，然而大多数的机器学习算法都是假设数据类别是均匀分布的。同样的，对于回归问题也存在数据分布不平衡的问题。目前主要有3种从不平衡数据中学习的方法，分别是：数据方法算法方法混合（集成）方法1.不平衡的分类数据在现实场景中，一些很少见的情景反而是更加重要的，比如残次品检测。1.1数据方法主要致力于改变类别的数据分布，让分布变得平衡，包括：过采样（Oversam
原文：https://neptune.ai/blog/how-to-deal-with-imbalanced-classification-and-regression-data（原文有好多有意思的图）数据不平衡是在处理真实数据经常会遇到的问题，然而大多数的机器学习算法都是假设数据类别是均匀分布的。同样的，对于回归问题也存在数据分布不平衡的问题。目前主要有3种从不平衡数据中学习的方法，分别是：数据方法算法方法混合（集成）方法1.不平衡的分类数据在现实场景中，一些很少见的情景反而是更加重要的，比如残次品检测。1.1数据方法主要致力于改变类别的数据分布，让分布变得平衡，包括：过采样（Oversam
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100(5%)人，那么疾病发生与不发生为1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。image.png如果训练集的90%的样本是属于同一个类别，而我们的模型将所有的样本都分类为该类，在这种情况下，该分类器是无效的，尽管最后的分类准确度为90%。所以在数据不均衡时，准确度（Accuracy）这个评价指标参考意义就不大了。实际上，如果不均衡比例超过4:1，分类器模型就会偏向于占比大的类别。不平衡数据集的主要处理方法这里我们主要介绍目
不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本数目相差巨大，例如2000的人群中，某疾病的发生只有100(5%)人，那么疾病发生与不发生为1：19。这种情况下的数据称为不平衡数据。在真实世界中，不管是二分类或三分类，不平衡数据的现象普遍存在，尤其是罕见病领域。image.png如果训练集的90%的样本是属于同一个类别，而我们的模型将所有的样本都分类为该类，在这种情况下，该分类器是无效的，尽管最后的分类准确度为90%。所以在数据不均衡时，准确度（Accuracy）这个评价指标参考意义就不大了。实际上，如果不均衡比例超过4:1，分类器模型就会偏向于占比大的类别。不平衡数据集的主要处理方法这里我们主要介绍目
SimplemovingaverageonanunbalancedpanelinR我正在处理一个不平衡、不规则间隔的横截面时间序列。我的目标是获得"数量"向量的滞后移动平均向量，由"主题"分割。换句话说，假设已对Subject_1观察到以下数量：[1,2,3,4,5]。我首先需要将它滞后1，得到[NA,1,2,3,4]。然后我需要取3阶的移动平均线，得到[NA,NA,NA,(321)/3,(432)/3]以上所有科目都需要完成。1234567891011#ConstructexamplebalancedpanelDFpanel as.factor(sort(rep(1:6,5))), rep(
SimplemovingaverageonanunbalancedpanelinR我正在处理一个不平衡、不规则间隔的横截面时间序列。我的目标是获得"数量"向量的滞后移动平均向量，由"主题"分割。换句话说，假设已对Subject_1观察到以下数量：[1,2,3,4,5]。我首先需要将它滞后1，得到[NA,1,2,3,4]。然后我需要取3阶的移动平均线，得到[NA,NA,NA,(321)/3,(432)/3]以上所有科目都需要完成。1234567891011#ConstructexamplebalancedpanelDFpanel as.factor(sort(rep(1:6,5))), rep(
前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有95个正样本，但是负样本只有5个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。除了常见的分类、回归任务，类似图像语义分割、深度估计等像素级别任务中也是存在不平衡样本问题的。解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种:从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。从“算法层面”入手：代价敏感方法。注意本文只介绍不平衡样本的处理
前言在机器学习的经典假设中往往假设训练样本各类别数目是均衡的，但在实际场景中，训练样本数据往往都是不均衡（不平衡）的。比如在图像二分类问题中，一个极端的例子是，训练集中有95个正样本，但是负样本只有5个。这种类别数据不均衡的情况下，如果不做不平衡样本的处理，会导致模型在数目较少的类别上出现“欠学习”现象，即可能在测试集上完全丧失对负样本的预测能力。除了常见的分类、回归任务，类似图像语义分割、深度估计等像素级别任务中也是存在不平衡样本问题的。解决不平衡样本问题的处理方法一般有两种:从“数据层面”入手：分为数据采样法和类别平衡采样法。从“算法层面”入手：代价敏感方法。注意本文只介绍不平衡样本的处理
