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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 针对不平衡数据集的21种采样算法详解，涵盖SMOTE、集成算法结合采样及基于聚类的过采样方法等，探讨每种算法的原理与实践...
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    本文详细介绍了21种处理不平衡数据集的采样算法，包括SMOTE、集成算法和基于聚类的方法，并深入解析了它们的工作原理及其应用实践。 针对21种主流的采样算法，在UCI官方保险数据集上进行了实验，该数据集存在不平衡问题。所有实验均使用Python进行，并基于AUC和F1评分对结果进行了评估与注释。
     
  • Python数据预处理：应对样本分布不均（过采样与欠采样）
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    本篇教程讲解了如何使用Python进行数据预处理中的关键步骤——调整样本分布不均问题，包括过采样和欠采样技术的应用。 今天为大家分享一篇关于Python数据预处理的文章，主要讨论如何解决样本分布不平衡的问题（包括过采样和欠采样）。希望这篇文章能给大家带来一些参考价值。一起跟随我深入了解吧。
     
  • Python数据预处理：应对样本分布不均（过采样与欠采样）
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    本文章主要介绍如何使用Python进行数据预处理，特别是针对样本分布不均匀的问题，通过过采样和欠采样的方法来平衡数据集。 样本分布不均是指在数据集中不同类别的样本数量相差悬殊的情况。例如，在一个包含1000条数据的数据集里，某一类别只有10个样本，这会导致模型无法充分学习到所有类别的特性，从而影响其性能。 为何要解决样本分布不均：这类问题常见于现实世界中的各种场景中，比如恶意刷单、黄牛订单、信用卡欺诈等。如果样本分部不均衡，则少数类的特征可能被忽略或提取不足，导致模型过度依赖有限数量的数据而产生过拟合现象，在新数据上的表现不佳。 解决方法主要有两种：过采样和欠采样。 - 过采样通过增加少量类别中的样本数来平衡各类别的分布。简单的做法是复制少数类的现有样本，但这种方法可能导致模型过分适应这些重复的样本，从而引发过拟合问题。因此可以采用更复杂的策略如SMOTE（合成少数类过抽样技术），它根据少数类及其最近邻生成新的虚拟数据点。 - 欠采样则是通过减少多数类别中的样本数来实现平衡。直接删除多数类别的某些样本可能会丢失关键信息，所以使用分层抽样的方式或者结合重要性评估方法可以保留更多有用的信息。 除了上述两种策略外，还可以通过对不同类型的样本设置不同的权重来进行调整，在训练过程中给予少数类更高的关注度；另外，集成学习技术如bagging（自助采样）和boosting（提升法）也是有效的解决方案。它们通过多次抽样与模型组合来提高预测的准确性，并且能够处理不平衡的数据集。 在Python中可以利用imblearn库中的各种算法进行过采样或欠采样的操作，例如`RandomOverSampler`、`SMOTE`和`ADASYN`用于增加少数类样本数量；而使用如`RandomUnderSampler`来减少多数类别中的数据量。通过这些技术调整后的样本分布有助于提高模型对各类别的泛化能力和实际应用的稳健性。 解决样本不均问题的关键在于选择适当的策略，优化训练过程，并且持续监控和评估模型性能以确保其稳定性和准确性。
     
  • 不平衡数据过采样：SMOTE及其相关算法的MATLAB实现-...
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    本文章介绍了如何在MATLAB中实现SMOTE及其他用于处理分类问题中不平衡数据集的过采样算法。通过代码示例和理论解释，帮助读者理解和应用这些技术来提升模型性能。 本段落概述了SMOTE及其相关算法的实现情况： - SMOTE (Chawla, NV. et al., 2002) - 边界 SMOTE (Han, H. et al., 2005) - ADASYN（He，H. et al., 2008） - 安全级别的SMOTE （Bunkhumpornpat, C. 等人，2009） 具体参考文献如下： Chawla, NV, Bowyer, KW, Hall, LO & Kegelmeyer, WP (2002). SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique. Journal of Artificial Intelligence Research 16：321-357. Han, H., Wang, WY 和 Mao，BH (2005)。Borderline-SMOTE：不平衡数据集学习中的一种新的过采样方法。在智能计算国际会议上（第878-887页）。斯普林格，柏林，海德堡。 He, H. et al., 2008. ADASYN: Adaptive Synthetic Sampling Method for Imbalanced Learning. Bunkhumpornpat, C. 等人 (2009). 安全级别的SMOTE。
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据样本
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    本文章介绍了如何在Python中使用K-means算法对机器学习中的类别不平衡数据集实施欠抽样技术。通过这种方式可以优化模型训练，提高少数类别的分类准确率。 K-Means欠采样原理是为了解决分类问题中的类间不平衡现象，并提高训练样本的多样性，可以使用K-Means方法对大类别进行聚类处理，形成与小类别数量相等的簇类数。然后从每个簇中随机抽取一个样本和保留所有的小类别样本，从而构建平衡化的数据集。 具体步骤如下： Step1：首先随机初始化k个聚类中心，分别标记为uj(1,2,…,k)； Step2：对于大类别中的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算该样本到每个聚类中心的距离，并将其划分至距离最近的簇中。设c(i)表示第i个样本所属的最邻近的那个簇，其取值范围为1到k之间的整数；
     
  • Python中用K-Means进行欠采样以处理不平衡数据集
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    本文章介绍了如何运用Python中的K-Means算法对机器学习项目中的不平衡数据集执行欠抽样技术。通过这种方法可以改善模型训练效果，确保各类别数据分布更为均衡。 K-Means欠采样原理用于解决分类问题中的类间不平衡，并提高训练样本的多样性。该方法通过使用K-means聚类对大类别样本进行处理，形成与小类别相同数量的簇群，然后从每个簇中随机选取一个样本和风险样本一起构成平衡的数据集。 具体步骤如下： 1. 随机初始化k个聚类中心，分别记为uj(1,2,…,k)。 2. 对于大类别的每一个样本xi(1,2,…,n)，计算其与每个聚类中心uj的距离，并将该样本分配到最近的簇中。c(i)表示第i个样本最接近的那个类别（即距离最小），它的值范围为1到k，这样就完成了从原始数据集中抽取平衡子集的过程。
     
  • Criteo采样数据集
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    Criteo采样数据集是由在线广告技术公司Criteo提供的公开数据集合，主要用于训练和评估机器学习模型在点击率预测等任务上的表现。 criteo_sampled_data 数据存储在 criteo_sampled_data.csv 文件中。
     
  • 深度学习中的过采样技术：分类实例展示——利用MATLAB处理不平衡图像数据集
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    本文通过具体案例介绍了在深度学习中使用MATLAB处理不平衡图像数据集时应用过采样技术的方法与效果，旨在改善模型对少数类别的识别能力。 此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类处理，在这种情况下，每个类别的图像数量不相同。解决这一问题常用的两种方法是下采样和过采样。在执行下采样的时候，会将各个类别中的图像数量减少到所有类别中最小的那个；而当采用过采样策略时，则会使各类的样本量增加。这两种方式对于处理不平衡的数据集都是有效的解决方案。实现下采样相对简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定每个类别的目标最小数量即可，然而执行过采样则需要更复杂的编码方法来完成。 该代码示例不支持与增强数据存储相关联的转换数据存储操作，这意味着如果要进行数据增强处理的话，在2020年之前采用这种转换数据存储的方式会比较困难。
     
  • 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。