这两类方法中均存在类别不平衡问题,two-stage方法通过第一步已经将当量的候选区域降低到一个数量较小的范围,同时又在第二步通过一些启发式原则,将正负样本的比例降低到一定程度。而one-stage优于没有这降低候选框的步骤,因此,候选...

但是,虽然重采样可以在样本数量少,样本珍惜的情况下,手动的使不同类别样本的数量趋于平衡,但是它很大程度上破坏了数据的...分类方法中样本类别不均衡问题_lpty的博客一、前言大部分的分类学习方法都存在一个基本的假设,训练集中不同类别...

数据集的类别分布不均被称为数据不平衡。数据集中的正类样本非常小，以至于模型无法学习。在这种情况下，仅通过预测多数类就可以获得相当高的准确度，但无法捕获少数类，这样的数据集很常见，被称为数据不平衡。数据不平衡是...

第一类错误漏报第二类错误误报什么也不做。有时好运就这样降临在你的头上：你什么都不需要做。你可以使用所谓的自然（或分层）分布来进行训练，有时不需任何修改就能正常运行。通过某些方法使得数据更加平衡：对少数...

支持向量机算法在处理不平衡样本数据时,其分类器预测具有倾向性.样本数量多的类别,其分类误差小,而样本数量少的类别,其分类误差大.本文针对这种倾向性问题,在分析其产生原因的基础上,提出了基于遗传交叉运算的改进方法.对于小...

（参考：wdmad：机器学习之类别不平衡问题(2)——ROC和PR曲线）当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。P-R曲线会发生明显变化。因此ROC曲线能够尽可能地降低不同测试集带来的干扰，更加客观地...

  对不同样本数量的类别赋予不同的权重（通常会设置为与样本量成反比）4）使用K-fold交叉验证  值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。这是因为过采样会...

1/i1/i单位。每个训练数据集由1,200个数据点组成，但我们将类别不平衡从1:1变为1:99。测试数据集以1:1的比例保持固定，以便于性能比较，并由300个点组成。我们还会在每种情况下显示决策边界。

数据不平衡通常反映了数据集中类别的不均匀分布。比如在一个疾病的预测模型中，对照组可能有两百个，而疾病组只有二十个，数据不平衡比例达到10：1。如果不对数据集进行平衡，那么在后续的MLP抽样中，就会导致算法达不到收敛...

当你的算法无法使用重采样来解决数据不平衡问题或结果很差时，使用罚分模型是非常有必要的。他提供了另一种处理数据不均衡的方法。然而，设置罚分矩阵很复杂，常常需要尝试很多次才能找到最佳策略。现在有很多关于样本不均衡...