樣本類別數量不均衡主要出現在分類建模的情況。通常為某類別的樣本數量較少，導致模型忽略了小樣本的特徵，由大樣本主導。
面對樣本數量不均的情況，常用的方法如下：
這種方法要麼丟失資料資訊，要麼會導致較少樣本共線性，存在明顯缺陷
這種方式的弊端在於無法控制合適的權重比，需要多次嘗試
這種使用場景侷限，前置的知識學習代價高，核函式調整代價高，黑盒優化
實際規律比較難發現，難度較高
python有專門處理不平衡資料的包
pip install imbalanced_learn
from imblearn.over_sampling import smote # 過抽樣處理庫smote
from imblearn.under_sampling import randomundersampler # 欠抽樣處理庫randomundersampler
from imblearn.ensemble import easyensemble # 簡單整合方法easyensemble
#...不一一例舉
解決樣本類別分布不均衡的問題
不均衡指的是不同類別的樣本量差異非常大，樣本類別分布不均衡從資料規模上課 可分為大資料分布不均衡和小資料分布不均衡兩種。大資料分布不均衡 例如擁有1000萬條記錄的資料集中，其中佔比50萬條的少數分類樣本便屬於這種情況 小資料分布不均衡 例如擁有1000條記錄的資料集中，其中占有10條樣本的分類，其...
分類方法中樣本類別不均衡問題
大部分的分類學習方法都存在乙個基本的假設，訓練集中不同類別的訓練樣本數目差不多。如果不同類別的樣本數目差距很大，比如正類樣本有98個，而負類樣本只有2個，這種情況下學習出來的分類器只要一直返回正類的 結果，那很輕易的就能達到百分之九十八的正確率，但實際上這樣的模型並沒有什麼作用。欠抽樣，是指減少分類...
機器學習的樣本類別不均衡問題與解決方法
類別不平衡 class imbalance 就是指分類任務中，不同類別的訓練資料數目差別很大的情況。假設訓練樣例中正例數目m 負例數目m 那麼觀測機率為 m m 設乙個樣本 為正例的概率為p，則 為負例的概率為1 p，則分類器的 機率為p 1 p。通常情況下，我們假設訓練集是真實樣本總體的無偏取樣，...