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KEEL中的类别不平衡数据集.rar

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简介：
本资源包含解决机器学习中类别不平衡问题的数据集和相关研究资料，适用于学术研究与模型训练。 本资源提供KEEL不平衡数据集，涵盖各行各业的真实数据。这些数据集的不平衡率从1点几到几百不等，非常适合用于不平衡数据分类的研究。

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  • KEEL中的类别不平衡数据集.rar
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    本资源包含解决机器学习中类别不平衡问题的数据集和相关研究资料，适用于学术研究与模型训练。 本资源提供KEEL不平衡数据集，涵盖各行各业的真实数据。这些数据集的不平衡率从1点几到几百不等，非常适合用于不平衡数据分类的研究。
     
  • 分类中的不平衡数据集问题
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    简介：本文探讨了在机器学习中常见的分类任务里，当各类别样本分布极不均衡时所面临的问题及挑战。 面对不均衡数据集的多分类和两分类问题时，可以使用极限学习机源码来解决相关挑战。这种方法能够有效应对类别分布不平衡的情况，并提供准确的预测结果。
     
  • 不均衡数据多分类数据集.rar
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    本资源包含一个复杂的数据集，专注于处理不均衡分布下的多分类问题。该数据集可用于测试和开发机器学习算法中的分类模型，尤其适用于研究如何提高少数类别的检测精度。 本数据集适合用于不平衡多分类问题。这些数据集从KEEL和UCI下载并处理后，被分成了数据部分和标签部分。每个数据集都有其独特的名称，并且原始格式为.data，也可以转换成.csv格式。
     
  • 改进类平衡的ADASYN（SMOTE的扩展）：利用合成少数类样本减少数据集中的类别不平衡-MATLAB实现
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    本文介绍了一种基于MATLAB实现的数据预处理方法，通过改进的ADASYN算法来应对机器学习中常见的类别不平衡问题。相较于传统的SMOTE算法，该方法能够更有效地生成少数类的新样本，从而提高模型在少数类上的预测性能。 本次提交实现了论文《ADASYN：用于不平衡学习的自适应合成采样方法》（H. He、Y. Bai、EA Garcia 和 S. Li著）中提出的 ADASYN 算法。该算法旨在通过在现有少数类示例之间进行线性插值来生成新样本，以改善类别平衡。这一技术本身被称为 SMOTE 方法（合成少数过采样技术）。ADASYN 是 SMOTE 的一种扩展形式，在两个类别之间的边界附近而非仅限于少数类内部创建更多实例。此外还提供了用于生成提交标题图的演示脚本。
     
  • SMOTEBoost算法在MATLAB中的实现：解决数据类别不平衡问题
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    本文介绍了一种基于MATLAB的SMOTEBoost算法实现方法，专注于改善机器学习中常见的数据类别不平衡问题。通过结合过抽样技术和自适应 boosting 方法，该技术有效提升了少数类别的分类精度和模型整体性能。 这段文字描述了SMOTEBoost算法的功能及其工作原理。它旨在解决数据集中的类别不平衡问题，特别是在少数类别的样本较少的情况下。SMOTEBoost结合使用过采样技术（如SMOTE）与提升方法（例如AdaBoost），通过在每次迭代中增加合成的少数类样本的数量来改善模型对这些稀有情况的学习能力。 传统上，在处理类别不均衡的数据集时，标准的boosting算法倾向于关注多数类别的实例。这会导致即使在后续轮次中也难以纠正对于少数类别的偏差学习。然而，通过引入SMOTE技术到每一轮的提升过程中，可以增加训练集中少数类样本的比例，并且改进了对这些类别特征的学习效果。 此外，这种方法不仅有助于改善偏态数据集中的分类性能，还增加了集成模型内部各个分类器之间的多样性。这是因为每次迭代中生成的是不同的合成样本集合，从而避免了过度拟合特定的少数类实例的问题。
     
  • 探究不平衡数据的分类问题
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    本研究聚焦于机器学习领域中的不平衡数据集分类挑战，探讨了少数类样本稀缺情况下如何有效提升模型预测性能的方法与技术。 研究不平衡数据分类涉及处理那些不同类别样本数量差异极大的问题。在机器学习领域中，这类问题是常见的挑战之一，尤其是在金融欺诈检测、医疗诊断等领域更为突出。传统的算法在这种情况下往往表现不佳，因此开发能够有效应对这种类型的模型成为了当前的研究热点。 研究人员提出了多种策略来解决这一难题，包括过采样少数类样本、欠采多数类样本以及生成合成数据等方法以实现类别间的平衡。此外，还有一部分研究集中在改进现有分类器或设计新的算法上，这些新方法旨在直接从不平衡的数据中提取有用信息并提高模型的预测能力。 总之，在处理不平衡数据集时需要采用专门的技术和策略来克服挑战，并进一步推动相关领域的理论与应用发展。
     
  • Imbalanced-Dataset-Sampler：（PyTorch）针对低频类别过采样的不平衡数据集采样器...
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    Imbalanced-Dataset-Sampler是一款专为PyTorch设计的工具，用于处理深度学习中的类分布不均问题。它通过过采样低频类别来改善模型训练时的数据平衡性。 在许多机器学习应用中，我们会遇到数据不平衡的问题：某些类别的样本数量远多于其他类别。例如，在罕见病的诊断任务中，正常样本的数量可能会远远超过疾病样本的数量。 面对这样的情况时，我们需要确保训练出来的模型不会偏向那些拥有更多数据的类别。举个例子，如果我们的数据集中有5张患病图像和20张健康状态正常的图像，那么一个总是预测所有图像是健康的模型可以达到80%的准确率，并且其F1分数为0.88。这意味着该模型极有可能倾向于“正常”这一类。 为了应对这个问题，通常会采用一种叫做重采样的技术：它包括从多数类别中删除样本（欠采样）和/或在少数类别上增加更多示例（过采样）。虽然平衡数据集可以带来很多好处，但是这些方法也有其缺点。例如，在过度采样中最简单的实现方式是复制少数类的随机记录，这可能会导致模型出现过度拟合的问题；而在欠采样的情况下，最简单的方法是从多数类别中删除一些随机样本，但这样做可能造成信息丢失。 在这个仓库里，我们提供了一个易于使用的PyTorch采样器来解决数据不平衡问题。
     
  • 处理不平衡数据集的Python工具包：不平衡学习解决方案
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    简介：这是一个专为处理机器学习中常见问题——类别不平衡而设计的Python工具包。它提供了一系列算法和方法来解决不平衡数据集带来的挑战，致力于提高模型在少数类上的性能。 不平衡学习：一种解决机器学习中不平衡数据集问题的Python程序包。
     
  • 不均衡数据集
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    简介：不均衡数据集指的是在分类任务中各类别样本数量极不对称的数据集合，常常出现在医疗诊断、金融欺诈检测等领域。处理这类问题需要采用过采样欠采样、代价敏感学习等方法以提高模型对少数类的识别能力。 我在不平衡数据集的应用中分析了客户是否续订的情况。我研究的数据集可以在这里找到。不过由于要求去掉了链接，请参考相关文档或数据文件名进行查找。主要关注的是客户的续订意愿，即他们是否会继续订阅服务或者选择不再续约。
     
  • 关于PyTorch应对类别不平衡的策略
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    本文探讨了使用PyTorch处理机器学习中类别不平衡问题的有效策略，包括过采样、欠采样和代价敏感学习方法。 当训练样本分布极不均匀时，可以通过过采样、欠采样或数据增强来避免模型的过拟合问题。今天遇到一个3D点云的数据集，其中正例与负例的数量相差4到5个数量级。在这种情况下，数据增强的效果可能不佳，并且由于是空间数据，新增样本可能会对真实分布产生未知影响，因此不适合使用过采样方法。所以选择欠采样来解决类别不平衡的问题。 下面的代码展示了如何利用WeightedRandomSampler来进行抽样： ```python numDataPoints = 1000 data_dim = 5 bs = 100 # 创建一个具有9比1类不均衡的数据集（假数据） ``` 注意，上面提供的代码片段仅展示了一个开始部分，用于创建一个不平衡的样本集合。实际应用中需要根据具体问题来完成剩余的实现细节。