”数据分布不平衡“ 的搜索结果

       数据不平衡就是指：初始数据的各类别分布不均匀，比如正类负类的比例是99：1。那么对于模型而言，只要它只判定为正，也有99%的正确率。由此就出现了数据不平衡带来的问题。 所以在算法选择之前

     本文介绍了目前国内外关于长尾数据分布下深度视觉识别的研究进展，主要从常用数据集及应用、经典机器学习解决方案和深度学习解决方案三个维度进行梳理和分析，并针对长尾数据分布的深度视觉识别的未来方向进行了探讨...

     数据分布不平衡及多种解决方法介绍点击下面就可以蓝色字体就行不平衡理论原理及多种解决方法介绍SMOTE算法 SMOTE全称是Synthetic Minority Oversampling Technique即合成少数类过采样技术，它是基于随机过采样算法...

     这几年来，机器学习和...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...

     [开发技巧]·深度学习中数据不均衡的处理方法 0、问题介绍 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中...

     不平衡数据评估指标   1）单一评估指标、ROC曲线和PR曲线见机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线   2）除此之外，Cost Function也可以作为一个指...

     分类问题：如何解决样本分布不均衡 提出问题 样本分布不均衡是解决分类问题过程中经常遇到的一种情况。 当数据集中某一类的样本数量远超于其他样本的时候，模型自然会有一种倾向使得分类结果偏向于该类样本，这是...

     一些数据集包含类不平衡，并且在某些类中有比其他类多得多的实例。如果训练集中的不平衡没有反映在实际的数据流中，就会导致机器学习分类的平均精度较差。 在这篇文章中，我将描述数据准备和模型准备中几种技术的...

      不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的...那么什么是不平衡数据呢？顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，...

     一、不平衡数据集的定义 ...不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面： 1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠采样和过采...

     背景在两分类数据集中 , 数量相当少的一类被称为少数类或稀缺类( minority class), 而另一类则被称为多数类( majority class), 具有这样特征的两分类数据集则被称为是不平衡的 。正是由于少数类的样本和多数类的样本...

     在处理分类问题过程中，数据的不平衡分布，往往对分类结果产生比较大的影响。以下是针对二项分类的数据不平衡问题进行分析。 1） 可以扩大数据样本？  扩大数据样本是一个容易被忽视的选择。在集合中，一个更大的...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章