河南映天建设网站,jsp网站开发登陆,做网站小图标,百度网址大全网址导航大全关于不均衡数据的处理方法#xff0c;主要有以下几个方面#xff1a;
1. 采样的方法 1.1 过采样#xff0c;采集类标少的样本#xff0c;达到平衡样本的目的。 方法一#xff0c;简单的复制类标少的样本 方法二#xff0c;生成人工样本#xff08;SMOTE方法#xff09…关于不均衡数据的处理方法主要有以下几个方面
1. 采样的方法 1.1 过采样采集类标少的样本达到平衡样本的目的。 方法一简单的复制类标少的样本 方法二生成人工样本SMOTE方法MATLAB代码 SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique) - File Exchange - MATLAB Central 1.2 下采样将大样本随机分成N类结合类标少的样本进行训练N个模型最后结果是N个模型的加权平均来刻画。
2. 基于名义变量的方法也就是代价敏感函数方法。 cost-sensitive learning penalized-SVM
3. RUSBoostcan be implemented in Matlab using the fitensemble technique. Using classifiers which can handle the imbalance problem such as the RUSBoost technique
Matlab代码可见 RUSBoost 以上方法的所有细节可参看下面的博文 1Class Imbalance Problem 2不平衡数据下的机器学习方法简介 38大策略让你对抗机器学习数据集里的不均衡数据 4Quora上面的解答https://www.quora.com/In-classification-how-do-you-handle-an-unbalanced-training-set
翻译见http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 5在分类中如何处理训练集中不平衡问题 6知乎上的讨论 https://www.zhihu.com/question/36514847 https://www.zhihu.com/question/30492527
