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机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后，我们才能据此选择具学习机器学习一定要懂的分类模型评估指标都有哪些？【附Python代码实现】
必看前言 不知道你是否已经看完了我之前讲过的有关机器学习的文章，如果没看过也没关系，因为本篇文章介绍的内容适用于所有分类模型（包括神经网络），主要就是介绍分类模型的评估指标。另外，在前面我还会提一下数据不平衡的问题该如何处理。 总之本篇文章实用性极强！ 目录 必看前言分非平衡数据（imbalanced data）的简单介绍
不平衡分类是指分类预测建模问题，其中每个类标签的训练数据集中的示例数量不平衡。也就是说，类分布不等于或接近等于，而是有偏差或偏斜。 不平衡分类问题是分类问题的一个示例，其中已知类中的示例分布有偏差或偏斜。分布可以从轻微的偏差到严重的不平衡，其中少数类中有一个示例，而不平衡数据挖掘综述
不平衡数据挖掘综述 author by: AIHUBEI 不平衡数据的挖掘方法主要分为两大层面，分别是数据级别和算法级别的处理。 在不平衡数据中，拥有较多实例的一类称为多数类，拥有较少实例的一类称为少数类。目前，少数类检测和基于不平衡数据的学习不仅仅作为数据挖掘领域的难题被关注，而是五、分类模型及超参数调优
一、分类模型 1.1、决策树 优点 一、决策树易于理解和解释。我们可以通过言语就能是别人明白 二、数据的准备往往是简单或者是不必要的。其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性 三、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的机器学习 - 如何解决不均衡样本的分类问题
文本翻译(和精简)自 Upasana 小姐姐的文章 Imbalanced Data: How to handle Imbalanced Classification Problems 原文链接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/imbalanced-data-classification/ 1. 简介 类别不均衡问题在机器学习和数据科学上十分常见。在类别不均衡样本集的重采样
样本不均衡时出现问题的原因 本质原因：模型在训练时优化的目标函数和测试时使用的评价标准不一致 这种不一致： 训练数据的样本分布与测试时期望的样本分布不一致 训练阶段不同类别的权重（重要性）与测试阶段不一致 解决方法 基于数据的方法 对数据进行重采样，使样本变得均衡 随机采过采样方法用于数据集不平衡问题
过采样方法用于数据集不平衡问题 Random based （1）Random Oversampling 该方法只是随机的在原有的少数类中重复少数类的样本，从而增加少数类 Synthesising New Data （2）SMOTE 假设过采样比例为少数类别样本数的n倍，对于每个属于少数类的样本X，可以利用k近邻算法找到X，在少数类中