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

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

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

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

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

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

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.

这一章也是本书基本理论的一章,我对这章后面有些公式看的比较模糊,这一会章涉及线性代数和概率论基础知识,讲了几种经典的线性模型,回归,分类(二分类和多分类)任务. 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例 x =(x1:x2:… :xd),其中xi是x在第i个属性上的取值,线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数,即: f(x) = w1x1 + w2x2 + … + wdxd + b 一般用向量形式写成: f(x) = wTx + b 其中x =(x1

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据 在做数据分析的时候,特征

基础概念 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是GradientBoosting算法的一个优化的版本,针对传统GBDT算法做了很多细节改进,包括损失函数.正则化.切分点查找算法优化等. xgboost的优化点 相对于传统的GBM,XGBoost增加了正则化步骤.正则化的作用是减少过拟合现象. xgboost可以使用随机抽取特征,这个方法借鉴了随机森林的建模特点,可以防止过拟合. 速度上有很好的优化,主要体现在以下方面: 1.现了分裂点寻找近似算法,先通过直方图算法

本文转自:lytforgood 机器学习总结-sklearn参数解释 实验数据集选取: 1分类数据选取 load_iris 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() data.data[[10, 25, 50]] data.target[[10, 25, 50]] list(data.target_names) list(data.feature_names) 2回归数据选取 from sklearn.dat

简介 这一节主要是为模型打补丁,在这之前笔者已经介绍并实现了几种典型的机器学习模型,比如线性回归.logistic回归.最大熵.感知机.svm等,但目前它们都有一个共性,那就是构造的损失函数对每个样本都是"一视同仁"的,即每个样本在损失函数中权重都是一样的,为了方便,可以将它们的损失函数做如下抽象: \[L(w,x,y)=\sum_{i=1}^Nl(w,x_i,y_i) \] 这里\(L(\cdot)\)表示整体的损失函数,\(l(w,x_i,y_i)\)表示第\(i\)个样本的损失函

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B

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

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列: http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/287 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 机器学习与流水线(pipeline)简介 我们知道机器学习应用过程包含很多步骤,如图所示『标准机器学习应用流程』,有数据预处理.特征工程.模型训练.模型迭代优化.部署预估等环节. 在简单分

前言 1,Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器.因为Xgboost是一种提升树模型,所以它是将许多树模型集成在一起,形成一个很强的分类器.而所用到的树模型则是CART回归树模型. Xgboost是在GBDT的基础上进行改进,使之更强大,适用于更大范围. Xgboost一般和sklearn一起使用,但是由于sklearn中没有集成Xgboost,所以才需要单独下载安装. 2,Xgboost的优点

Handle Imbalanced Classes In Random Forest   Preliminaries # Load libraries from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np from sklearn import datasets Load Iris Flower Dataset # Load data iris = datasets.load_iris() X = iris.

0 前言 Focal Loss是为了处理样本不平衡问题而提出的,经时间验证,在多种任务上,效果还是不错的.在理解Focal Loss前,需要先深刻理一下交叉熵损失,和带权重的交叉熵损失.然后我们从样本权利的角度出发,理解Focal Loss是如何分配样本权重的.Focal是动词Focus的形容词形式,那么它究竟Focus在什么地方呢? 1 交叉熵 1.1 交叉熵损失(Cross Entropy Loss) 有\(N\)个样本,输入一个\(C\)分类器,得到的输出为\(X\in \mathcal{