文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】 1 什么是非均衡 分类(classification)问题是数据挖掘领域中非常重要的一类问题，目前有琳琅满目的方法来完成分类。然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派”，比如： 银行识别信用卡异常交易记录 垃圾 ...
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2020-08-03 00:52:13
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非均衡分类问题： 1、样本正反例数量差距大； 2、不同类别的分类代价不相等。 除了分类错误率，还有以下分类性能度量指标：正确率、召回率和ROC曲线 正确率：预测为正例的样本中真正正例的比例。 召回率：预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例。 正确率和召回率很难同时达到很高。 ROC曲线：横轴为伪正 ...
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2018-11-07 23:07:38
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本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题：利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低，易编码，能够应用在大部分分类器上，无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标 ...
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2017-07-30 13:48:47
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本文就将介绍一些新的衡量分类质量的参数，工具。基于这些，可以对分类代码进行优化，以得到更符合实际用途的分类器。 ...
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2017-01-19 10:23:11
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在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错杀 ...
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2016-12-19 18:51:25
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本章内容□ 组合相似的分类器来提髙分类性能□应用AdaBoost算法□ 处理非均衡分类问题 7.1基于数据集多重抽样的分类器 ...
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2016-05-01 20:22:15
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前言 在前面的文章中，讨论了一些分类算法。然后，有一点一直忽视了，就是非均衡的分类问题。 分均衡分类有两种情形 情形一：正例和反例数量相差非常大。 比如，分析信用卡信息集里面的正常样本和诈骗样本。正常样本固然比诈骗样本要多的多了。 情形二：分类正确/错误的代价不同。 比如...
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2015-01-02 23:38:14
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之前写过一篇blog叫做机器学习实战笔记之非均衡分类问题：http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38666699其中对Precision和Recall及ROC都有所讲解，其中区别在于Precision,Recall, F-score,
MAP主要用于信息检索，而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别，ROC的详细介绍见上面的b...
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2014-12-08 14:01:53
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通常情况下，我们直接使用分类结果的错误率就可以做为该分类器的评判标准了，但是当在分类器训练时正例数目和反例数目不相等时，这种评价标准就会出现问题。这种现象也称为非均衡分类问题。此时有以下几个衡量标准。
(1) 正确率和召回率
如下图所示：其中准确率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于TP/(TP+FP)，而召回率指预测的真实正例占所有真实正例的比例，等于T...
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2014-08-18 22:04:13
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