机器学习中如何处理不平衡数据？ 机器之心 百家号02-1713:06 机器之心 百家号02-1713:06 机器之心 百家号02-1713:06 选自TowardsDataScience 作者：Baptiste Rocca 参与：贾伟、路 准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使 ...
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2019-02-18 23:18:50
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为什么选择跳表 目前经常使用的平衡数据结构有：B树，红黑树，AVL树，Splay Tree, Treep等。 想象一下，给你一张草稿纸，一只笔，一个编辑器，你能立即实现一颗红黑树，或者AVL树 出来吗？ 很难吧，这需要时间，要考虑很多细节，要参考一堆算法与数据结构之类的树， 还要参考网上的代码，相当 ...
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2019-01-14 14:48:03
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https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学**算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性那么，这种结果是为何发生的呢？到底是什么因素影响了这些算法的表现？ 在不平衡的数据中，任一算 ...
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2018-12-15 10:31:48
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空集群 1. 只有一个空节点的集群 一个节点(node)就是一个Elasticsearch实例，而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成，它们具有相同的cluster.name，它们协同工作，分享数据和负载。当加入新的节点或者删除一个节点时， 集群就会感知到并平衡数据 。 集群中一个节点会被 ...
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2018-11-13 17:12:44
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做完 Kaggle 比赛已经快五个月了，今天来总结一下，为秋招做个准备。 题目要求：根据主办方提供的超过 4 天约 2 亿次的点击数据，建立预测模型预测用户是否会在点击移动应用广告后下载应用程序。 数据集特点： 不平衡数据集的处理思路： 一般对样本进行 上采样 和 下采样，顾名思义就是 多的样本少采 ...
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2018-10-14 13:58:18
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imbalanced time series classification http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510229367.5/2.html?page=2 这个专利可以去国家专利局网站查询，有具体文档。 https://www.jianshu.com ...
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2018-09-09 15:25:29
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数据不平衡问题 在学术研究与教学中，很多算法都有一个基本假设，那就是数据分布是均匀的。当我们把这些算法直接应用于实际数据时，大多数情况下都无法取得理想的结果。因为实际数据往往分布得很不均匀，都会存在“长尾现象”，也就是数据不平衡”。 以下几种方法是针对数据不平衡问题所做的处理,具体包括： 1.smo ...
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2018-09-07 19:20:03
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在分类问题中，有存在正反例数目差异较大的情况，这种情况叫做类别不平衡。 针对这种问题，解决方式主要有3种：假设正例数量大，反例数目极小。 1、减少正例的数量，使得数据平衡，再进一步分类，这种情况属于“欠采样”； 2、增加反例的数目平衡数据，再分类，这种称为“过采样”； 3、阈值移动：直接使用原始数据 ...
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2018-08-03 16:25:29
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特征的标准化和归一化 异常特征样本清洗 处理不平衡数据 特征的标准化和归一化 异常特征样本清洗 处理不平衡数据 特征的标准化和归一化 由于标准化和归一化这两个词经常混用，所以本文不再区别标准化和归一化，而通过具体的标准化和归一化方法来区别具体的预处理操作。 z-score标准化：这是最常见的特征预处 ...
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2018-07-04 20:10:20
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更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》 在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题，即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别，因为多类别在损失函数中所占权重更大，偏向多类别可以使损失函数更小。 处理非平衡问题一般有两种方法，欠抽样和过抽样。欠抽样 ...
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2018-07-01 20:25:55
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