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

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Oct 31 20:59:39 2018 脚本描述:采用boosting思想开发一个解决二分类样本不平衡的多估计器模型 @author: WZD """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split impo

前面的博客有介绍过对连续的变量进行线性回归分析,从而达到对因变量的预测或者解释作用.那么如果因变量是离散变量呢?在做行为预测的时候通常只有"做"与"不做的区别"."0"与"1"的区别,这是我们就要用到logistic分析(逻辑回归分析,非线性模型). 参数解释(对变量的评价) 发生比(odds): ODDS=事件发生概率/事件不发生的概率=P/(1-P) 发生比率(odds ratio):odds ratio=oddsB/od

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

Focal Loss 摘要 Focal Loss目标是解决样本类别不平衡以及样本分类难度不平衡等问题,如目标检测中大量简单的background,很少量较难的foreground样本.Focal Loss通过修改交叉熵函数,通过增加类别权重\(\alpha\) 和 样本难度权重调因子(modulating factor)\((1-p_t)^\gamma\),来减缓上述问题,提升模型精确. 一.技术背景 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:two-stage dete

最近在进行一个产品推荐课题时,由于产品的特性导致正负样本严重失衡,远远大于3:1的比例(个人认为3:1是建模时正负样本的一个临界点),这样的样本不适合直接用来建模,例如正负样本的比例达到了50:1,就算算法全部预测为另一样本,准确率也会达到51/50=98%.具有很大的局限性. 处理不平衡样本的方法 解决方法主要分为两个方面. 第一种方案主要从数据的角度出发,主要方法为抽样,既然我们的样本是不平衡的,那么可以通过某种策略进行抽样,从而让我们的数据相对均衡一些: 第二种方案从算法的角度出发, 考虑

今天给大家写广义混合效应模型Generalised Linear Random Intercept Model的第一部分 ,混合效应logistics回归模型,这个和线性混合效应模型一样也有好几个叫法: Mixed Effects Logistic Regression is sometimes also called Repeated Measures Logistic Regression, Multilevel Logistic Regression and Multilevel Bina

处理不平衡的数据集的时候,可以使用对数据加权来提高数量较小类的被选中的概率,具体方式如下 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None) class_weight:字典,将不同的类别映射为不同的权值,该参数用来在训练

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 

分类技术或模型试图从观测值中得出一些结论. 在分类问题中,我们有分类输出,如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”. 在构建分类模型时,需要有包含数据点和相应标签的训练数据集. 例如,如果想检查图像是否属于汽车. 要实现这个检查,我们将建立一个训练数据集,其中包含与“车”和“无车”相关的两个类. 然后需要使用训练样本来训练模型. 分类模型主要用于人脸识别,垃圾邮件识别等. 在Python中构建分类器的步骤 为了在Python中构建分类器,将使用Python 3和Scikit-learn,这是一

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

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

前面我们说过二分类Logistic回归模型,但分类变量并不只是二分类一种,还有多分类,本次我们介绍当因变量为多分类时的Logistic回归模型. 多分类Logistic回归模型又分为有序多分类Logistic回归模型和无序多分类Logistic回归模型 一.有序多分类Logistic回归模型 有序多分类Logistic回归模型拟合的基本方法是拟合因变量水平数-1个Logistic回归模型,也称为累积多分类Logit模型,实际上就是将因变量依次分割成两个等级,对这两个等级建立二分类Logistic

对于分类变量,我们知道通常使用卡方检验,但卡方检验仅能分析因素的作用,无法继续分析其作用大小和方向,并且当因素水平过多时,单元格被划分的越来越细,频数有可能为0,导致结果不准确,最重要的是卡方检验不能对连续变量进行分析. 使用线性回归模型可以解决上述的部分问题,但是传统的线性模型默认因变量为连续变量,当因变量为分类变量时,传统线性回归模型的拟合方法会出现问题,因此人们继续发展出了专门针对分类变量的回归模型.此类模型采用的基本方法是采用变量变换,使其符合传统回归模型的要求.根据变换的方法不同也就衍

机器学习算法 原理.实现与实践 —— 分类.标注与回归 1. 分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题.在监督学习中,当输出变量$Y$取有限个离散值时,预测问题便成为分类问题. 监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型,称为分类器(classifier).分类器对新的输入进行输出的预测,这个过程称为分类. 分类问题包括学习与分类两个过程.在学习的过程中,根据已知的训练样本数据集利用有效的学习方法学习一个分类器:在分类中,利用学习的分类器对新的输入实例进行分类. 对于训练数据集$(x_1,

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子

一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

KNN最近的规则,主要的应用领域是未知的鉴定,这一推断未知的哪一类,这样做是为了推断.基于欧几里得定理,已知推断未知什么样的特点和最亲密的事情特性: K最近的邻居(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,这是一个理论上更加成熟的方法,习算法之中的一个.该方法的思路是:假设一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法中.所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上仅仅根据最邻近的一个或者几个样本的

K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类. 下面用一个例子来说明一下: 电影名称 打斗次数 接吻次数 电影类型 California Man 3 104 Romance He’s Not Really into Dudes 2 100 Romance Beautiful Wo

摘要: 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表.kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中

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