m*r
2 楼
求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
。
公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
请问大家在实践中是怎么处理的？
。
公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
请问大家在实践中是怎么处理的？
j*i
3 楼
好像有很多controversy.
i*t
4 楼
大概填个时间就可以了，不用那么精确
【在 c******e 的大作中提到】
: 我妈大概96年来过美国，但是护照什么的签证什么的也不在了，填表格的时候怎么写
【在 c******e 的大作中提到】
: 我妈大概96年来过美国，但是护照什么的签证什么的也不在了，填表格的时候怎么写
m*r
5 楼
这个理论我前几年为啥信了呢 ？ 因为他说的是很常见的情况，我做的大部分项目，
positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
，当时我很傻很天真，就信了。
最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
虽然文章没什么新意，更没有推导，作为民科 ，还是有责任搞清楚，大家是不是应该
平衡一下数据?
positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
，当时我很傻很天真，就信了。
最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
虽然文章没什么新意，更没有推导，作为民科 ，还是有责任搞清楚，大家是不是应该
平衡一下数据?
c*e
6 楼
好，那个还有VISA NUMBER我就点DOES NOT APPLY?
【在 i******t 的大作中提到】
: 大概填个时间就可以了，不用那么精确
【在 i******t 的大作中提到】
: 大概填个时间就可以了，不用那么精确
l*0
7 楼
OOM了就做
w*g
8 楼
别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
有没有用，其实说啥都没用，得试。
我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
况就是要在海量数据里找出相关数据并排序。还有一个情况必须oversample。
就是用CNN做segmentation，而positive region又很小的时候。如果直接
train, 啥都detect不出来。
。
了。
【在 m******r 的大作中提到】
: 这个理论我前几年为啥信了呢 ？ 因为他说的是很常见的情况，我做的大部分项目，
: positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
: ，当时我很傻很天真，就信了。
: 最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
: ）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
: 不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
: 衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
: 。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
: 而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
: 最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
有没有用，其实说啥都没用，得试。
我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
况就是要在海量数据里找出相关数据并排序。还有一个情况必须oversample。
就是用CNN做segmentation，而positive region又很小的时候。如果直接
train, 啥都detect不出来。
。
了。
【在 m******r 的大作中提到】
: 这个理论我前几年为啥信了呢 ？ 因为他说的是很常见的情况，我做的大部分项目，
: positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
: ，当时我很傻很天真，就信了。
: 最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
: ）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
: 不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
: 衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
: 。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
: 而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
: 最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
l*s
9 楼
总结下，要不要做平衡要看分析框架。
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
m*r
10 楼
从这个角度解释很make sense. 很convincing.
今天我看那个https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-
deal-imbalanced-classification-problems/ 居然大言不惭地说：
‘’ML algorithms assume that the data set has balanced class distributions.
‘’
看了简直被气昏掉了。
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
今天我看那个https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-
deal-imbalanced-classification-problems/ 居然大言不惭地说：
‘’ML algorithms assume that the data set has balanced class distributions.
‘’
看了简直被气昏掉了。
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
F*n
11 楼
一个简单的rule, 如果牵涉到类似confidence interval, 别做balance, 做了也要想办
法矫正（如使用一些加权的方法，有时候还挺复杂）。如果只看classification
results (e.g., prediction), 最好做，因为可以提高效率。
一般来说，rebalance 改变的是sample的概率，对很多方法而言，这不会bias
prediction但是会bias standard errors.
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
法矫正（如使用一些加权的方法，有时候还挺复杂）。如果只看classification
results (e.g., prediction), 最好做，因为可以提高效率。
一般来说，rebalance 改变的是sample的概率，对很多方法而言，这不会bias
prediction但是会bias standard errors.
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
m*o
12 楼
imbalanced learning实际不是很靠谱，但是cost sensitive learning对提高
precision还是挺有用的。
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
precision还是挺有用的。
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
d*c
13 楼
一看就是印度人搞的网站，你也看？看看about，看看作者什么背景。
distributions.
【在 m******r 的大作中提到】
: 从这个角度解释很make sense. 很convincing.
: 今天我看那个https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-
: deal-imbalanced-classification-problems/ 居然大言不惭地说：
: ‘’ML algorithms assume that the data set has balanced class distributions.
: ‘’
: 看了简直被气昏掉了。
distributions.
【在 m******r 的大作中提到】
: 从这个角度解释很make sense. 很convincing.
: 今天我看那个https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/practical-guide-
: deal-imbalanced-classification-problems/ 居然大言不惭地说：
: ‘’ML algorithms assume that the data set has balanced class distributions.
: ‘’
: 看了简直被气昏掉了。
v*e
14 楼
看到你们讨论的这些，我想起了了以前学习的电子信号处理理论。古代的信号处理方法
，一般都有一个预先处理的过程叫做“equalization”，中文叫做“均衡化”的。比如
收到的信号有的很强，有的很弱，就把强的衰减，弱的放大，使得下级处理的时候输入
信号幅度差不多。这个主要原因可能是下级能够处理的信号范围有限，幅度太大会消波
失真，幅度太小就超出处理能力，所以需要均衡化。
可是后来的处理方法，一般就没有这个过程，主要原因有两个，一个是下级能够处理的
信号范围大了，一个是，信息论推导出最好的处理是“匹配滤波器”，信号强了就给
大的权重，信号弱了就给小的权重，（注意，和equalization理念完全相反），这才符
合信息论，得到最佳结果。因为信号强了信噪比就大，带的信息就多。
你们讨论的这个东西，如果下级处理不能对付大范围波动的输入，那么就需要
balancing/equalization。如果下级处理能够对付，而且对信号输入信息量进行优化，
那么就不需要“平衡”。
另外对年轻人一点不满，搞一个新东西不要老是发明新名词，把前人几百年的工作都放
在一边。那balancing，其实就是equalization吧。
，一般都有一个预先处理的过程叫做“equalization”，中文叫做“均衡化”的。比如
收到的信号有的很强，有的很弱，就把强的衰减，弱的放大，使得下级处理的时候输入
信号幅度差不多。这个主要原因可能是下级能够处理的信号范围有限，幅度太大会消波
失真，幅度太小就超出处理能力，所以需要均衡化。
可是后来的处理方法，一般就没有这个过程，主要原因有两个，一个是下级能够处理的
信号范围大了，一个是，信息论推导出最好的处理是“匹配滤波器”，信号强了就给
大的权重，信号弱了就给小的权重，（注意，和equalization理念完全相反），这才符
合信息论，得到最佳结果。因为信号强了信噪比就大，带的信息就多。
你们讨论的这个东西，如果下级处理不能对付大范围波动的输入，那么就需要
balancing/equalization。如果下级处理能够对付，而且对信号输入信息量进行优化，
那么就不需要“平衡”。
另外对年轻人一点不满，搞一个新东西不要老是发明新名词，把前人几百年的工作都放
在一边。那balancing，其实就是equalization吧。
m*r
15 楼
确实是烙印的网站。 主要用来熟悉敌情使用。 知己知彼百战不殆。
老中的我也看。 这方面的专著是URI EE系一个中国人教授写的书，但里面就是纯希腊
文推导了，民科自认不是这块料研究这种学术专著。
【在 d******c 的大作中提到】
: 一看就是印度人搞的网站，你也看？看看about，看看作者什么背景。
:
: distributions.
老中的我也看。 这方面的专著是URI EE系一个中国人教授写的书，但里面就是纯希腊
文推导了，民科自认不是这块料研究这种学术专著。
【在 d******c 的大作中提到】
: 一看就是印度人搞的网站，你也看？看看about，看看作者什么背景。
:
: distributions.
m*r
16 楼
感谢答疑。
昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
【在 w***g 的大作中提到】
: 别说网页上写的，就是课本上有证明的，也不可全信。
: 有没有用，其实说啥都没用，得试。
: 我见过的，比较标准的ML套路，training和testing都是90% negative，用
: cross entropy或者accuracy评价，那么balance往往有害。但是有时候不是
: 标准的ML套路，而是比较关心对positive样本的评分，而且评分还需要比较
: 高的resolution/precision，这种情况下如果positive样本过少，resolution
: 就会低。这时候就需要oversample positive样本来认为提高resolution。
: 比如要对test sample进行排序。如果model输出全都<0.001，那排出来的顺序
: 就不会特别准确。这时候需要牺牲accuracy，增大model输出分数范围和分辨率，
: 提高ranking的准确性。这种情况往往在数据检索的时候出现比较多。极端情
a*r
17 楼
那是您老没做10000:1之类的imbalance，那个时候基本只能靠这些balance 办法提高准
确率和覆盖率了，否则结果惨不忍睹，例如电信欺诈中普通用户与欺诈者的比例。
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
确率和覆盖率了，否则结果惨不忍睹，例如电信欺诈中普通用户与欺诈者的比例。
【在 m******r 的大作中提到】
: 求问， 对于高度不平衡数据(highly imbalanced data)，有的人说做，有的人说不做
: 。
: 公说公有理婆说婆有理；各有各的理；
: 我一开始信了这套理论，后来不信了，现在则是半信半疑。
: 请问大家在实践中是怎么处理的？
w*m
18 楼
smote
x*4
19 楼
equalization和balance是完全不同的概念。
【在 v*******e 的大作中提到】
: 看到你们讨论的这些，我想起了了以前学习的电子信号处理理论。古代的信号处理方法
: ，一般都有一个预先处理的过程叫做“equalization”，中文叫做“均衡化”的。比如
: 收到的信号有的很强，有的很弱，就把强的衰减，弱的放大，使得下级处理的时候输入
: 信号幅度差不多。这个主要原因可能是下级能够处理的信号范围有限，幅度太大会消波
: 失真，幅度太小就超出处理能力，所以需要均衡化。
: 可是后来的处理方法，一般就没有这个过程，主要原因有两个，一个是下级能够处理的
: 信号范围大了，一个是，信息论推导出最好的处理是“匹配滤波器”，信号强了就给
: 大的权重，信号弱了就给小的权重，（注意，和equalization理念完全相反），这才符
: 合信息论，得到最佳结果。因为信号强了信噪比就大，带的信息就多。
: 你们讨论的这个东西，如果下级处理不能对付大范围波动的输入，那么就需要
【在 v*******e 的大作中提到】
: 看到你们讨论的这些，我想起了了以前学习的电子信号处理理论。古代的信号处理方法
: ，一般都有一个预先处理的过程叫做“equalization”，中文叫做“均衡化”的。比如
: 收到的信号有的很强，有的很弱，就把强的衰减，弱的放大，使得下级处理的时候输入
: 信号幅度差不多。这个主要原因可能是下级能够处理的信号范围有限，幅度太大会消波
: 失真，幅度太小就超出处理能力，所以需要均衡化。
: 可是后来的处理方法，一般就没有这个过程，主要原因有两个，一个是下级能够处理的
: 信号范围大了，一个是，信息论推导出最好的处理是“匹配滤波器”，信号强了就给
: 大的权重，信号弱了就给小的权重，（注意，和equalization理念完全相反），这才符
: 合信息论，得到最佳结果。因为信号强了信噪比就大，带的信息就多。
: 你们讨论的这个东西，如果下级处理不能对付大范围波动的输入，那么就需要
w*g
20 楼
我文中提了，一般牺牲的就是accuracy。比如99%都是negative的，其实如果
做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
recall，但是accuracy就会降低。
实际dataset可能会不一样。
率/
【在 m******r 的大作中提到】
: 感谢答疑。
: 昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
: 按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
: 精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
recall，但是accuracy就会降低。
实际dataset可能会不一样。
率/
【在 m******r 的大作中提到】
: 感谢答疑。
: 昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
: 按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
: 精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
m*r
21 楼
醍醐灌顶啊.
【在 w***g 的大作中提到】
: 我文中提了，一般牺牲的就是accuracy。比如99%都是negative的，其实如果
: 做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
: 全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
: recall，但是accuracy就会降低。
: 实际dataset可能会不一样。
:
: 率/
【在 w***g 的大作中提到】
: 我文中提了，一般牺牲的就是accuracy。比如99%都是negative的，其实如果
: 做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
: 全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
: recall，但是accuracy就会降低。
: 实际dataset可能会不一样。
:
: 率/
d*n
22 楼
平衡第一点考虑的就是training和test做出来的效果差不多啊。另外就是收敛速度上的
考虑。
考虑。
L*8
23 楼
这种全0的啥意义都没有 比如说用于诊断疾病 图像分割
【在 w***g 的大作中提到】
: 我文中提了，一般牺牲的就是accuracy。比如99%都是negative的，其实如果
: 做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
: 全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
: recall，但是accuracy就会降低。
: 实际dataset可能会不一样。
:
: 率/
【在 w***g 的大作中提到】
: 我文中提了，一般牺牲的就是accuracy。比如99%都是negative的，其实如果
: 做不准就是应该全都predict成0 accuracy最高。xgboost里经常能训练出来
: 全是0的model。但是那样对positive的recall就是0。Balance了以后能提高
: recall，但是accuracy就会降低。
: 实际dataset可能会不一样。
:
: 率/
E*e
24 楼
制药里边positive 的case 就是1% 或 0.1%。 这种情况就是要考虑怎么处理不平衡。
否则你得到的一些metric 是没有意义的。 比如 error rate。 无论你的model 多好，
你的error rate 总是能达到99%。 事实是你的positive case 也许没有有效的
discriminated。 样品要是很大话， 就要under sampling majority， psitive和
negative 配比接近 1:1. 但是要在最后用population 的 比例进行修正。 至于50% 还
是3%， 这些都是正常平衡的。
。
了。
【在 m******r 的大作中提到】
: 这个理论我前几年为啥信了呢 ？ 因为他说的是很常见的情况，我做的大部分项目，
: positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
: ，当时我很傻很天真，就信了。
: 最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
: ）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
: 不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
: 衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
: 。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
: 而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
: 最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
否则你得到的一些metric 是没有意义的。 比如 error rate。 无论你的model 多好，
你的error rate 总是能达到99%。 事实是你的positive case 也许没有有效的
discriminated。 样品要是很大话， 就要under sampling majority， psitive和
negative 配比接近 1:1. 但是要在最后用population 的 比例进行修正。 至于50% 还
是3%， 这些都是正常平衡的。
。
了。
【在 m******r 的大作中提到】
: 这个理论我前几年为啥信了呢 ？ 因为他说的是很常见的情况，我做的大部分项目，
: positive case都是百分之几，百分之一很多，千分之几的也有。 我看她说的头头是道
: ，当时我很傻很天真，就信了。
: 最近几年我不信了。因为最近几年看很多推导 恶补了数学基础 （民科也要不断学习嘛
: ）；发现正规教科书里面完全不提什么不平衡数据，推导都是‘普世价值‘，平衡也罢
: 不平衡也罢； 这些积分，求导都是永远成立的，不以人的意志为转移，也不以平不平
: 衡为转移。 更可笑的是，有的网页居然说在'平衡'的过程中， 要达到大约50%的状态
: 。这么说来，30%就不如40%, 40%就不如50% ? 这是闻所未闻的，至少没有理论基础。
: 而且， 如果平衡数据如此重要， stat 101早就应该把这一步写进data preparation了。
: 最近我又有点将信将疑了，因为看了一些知名网站，纷纷开始忽悠大家要做'平衡' ；
n*7
25 楼
有一些指标对data的分布不是很敏感
比如MCC，F-score， BER 等
率/
【在 m******r 的大作中提到】
: 感谢答疑。
: 昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
: 按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
: 精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
比如MCC，F-score， BER 等
率/
【在 m******r 的大作中提到】
: 感谢答疑。
: 昨天我明白了，今天早上又忽然想到一个问题。
: 按照'得失论'(trade_off), 做balance以后，得到的是resolution/precision(分辨率/
: 精确度)， 那失去的是什么？ 难道是recall rate? 还是别的什么？
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