解決分類問題中正負樣本分佈不均衡問題的解決方法：主要分重取樣、欠取樣、調整權值
1. 重取樣。
a可視作重取樣的變形。改變資料分布消除不平衡，可能導致過擬合。
2. 欠取樣。
c的方案 提高少數類的分類效能，可能丟失多數類的重要資訊。
如果1：10算是均勻的話，可以將多數類分割成為1000份。然後將每乙份跟少數類的樣本組合進行訓練得到分類器。而後將這1000個分類器用assemble的方法組合位乙個分類器。a選項可以看作此方式，因而相對比較合理。
另：如果目標是 **的分布 跟訓練的分布一致，那就加大對分布不一致的懲罰係數。
3. 權值調整。
d方案也是其中一種方式。
分類問題 樣本不均衡
資料層 通過重取樣使樣本空間均衡 演算法層 重點學習正樣本來適應現存的分類器 損失敏感方法 整合資料層和演算法層的思想，假設正樣本誤分類的損失更大。boosting演算法 不斷提高樣本權重 1 對正樣本隨機過取樣，對負樣本隨機下取樣。2 按照樣本特徵和比例來過取樣正樣本或下取樣負樣本，雖然重取樣在樣...
分類問題中的樣本不均衡演算法使用備忘錄
1.使用代價函式時，可以增加小雷樣本的權重，降低打雷樣本的權重 這種方法其實是產生了新的資料分布，即產生了新的資料集 從而使得分類器將重點集中在小類樣本身上。剛開始，可以設定每個類別的全職與樣本個數比例的倒數，然後使用過取樣進行調優。2.可以把小類樣本作為異常點 outliers 把問題轉化成一場檢...
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...