一、样本不平衡的挑战

在机器学的实际操作中，样本不平衡是一个普遍存在的挑战。特别是在图像识别、天然语言处理等领域，常常会遇到不同类别样本数量悬殊的问题。比方说在垃圾邮件分类任务中，正样本通常只占总样本数量的1%～2%。这种不平衡会弄得中偏向许多数类样本，从而关系到分类效果。

二、 样本不平衡的度量标准

为了更优良地搞懂和评估样本不平衡问题，我们能采用一些度量标准，如准准的率、召回率、F1值等。其中， 准准的率是指被预测为正样本中真实正为正样本的比例，召回率是指正样本中被预测为正样本的比例，F1值是Precision和Recall的加权平均值。

三、处理样本不平衡的方法

数据层面

数据层面处理样本不平衡基本上分为过采样和欠采样两种方法。过采样是；欠采样则是通过删除许多数类样本来少许些样本数量，如Random Undersampling。

算法层面

算法层面处理样本不平衡基本上涉及对学模型的改过。研究研究者们针对不同的学模型如感知机、 支持向量机、决策树、神经网络等，分别提出了代价敏感方法，以搞优良模型在样本不平衡情况下的性能。

集成学

集成学是通过构造优良几个分类器， 再通过一定的规则将它们组合起来搞优良分类器性能的方法。如Bagging、Boosting、Stacking等方法，能在一定程度上缓解样本不平衡问题。

四、 结论

样本不平衡是机器学中常见的问题，从优良几个维度搞懂样本不平衡有助于更优良地搞懂问题。针对样本不平衡问题，采用不同的方法能改善分类器性能，具体选择哪种方法需要根据实际情况而定。

嘿，各位深厚度学战士！今天我们要探讨的是深厚度学中的公平守护者——处理样本不平衡问题的方法。深厚度学的过采样：分类示例：此示例展示了怎么对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中个个类别的图像数量不同。第一步：了解样本不平衡。

处理机器学模型中的不平衡样本问题是一个常见的挑战。不平衡样本问题指的是在训练数据中， 不同类别的样本数量差别很巨大，这兴许弄得模型在训练和预测过程中对少许数样本的识别能力较没劲。

样本不平衡问题感觉近期研究研究的论文相对较许多， 如：2019 AAAI GHM，2019 CVPR AP-loss，还有2019 DR loss，2019 IoU-balanced loss，two-stage中也有Libra RCNN，都是关注样本不平衡的问题。SkyNet：矮小功耗目标检测的冠军模型注：SkyNet超越Tiny YOLO、 YOLOv2、SSD、MobileNet等组合算法，实时运行在TX2+ Ultra96上 Date:2019 Author:IBM & Inspirit IoT —— 《SkyNet: A Champion Model for DAC-SDC on Low Power Object Detection》。

处理样本不平衡的方法有很许多，但最关键的是找到适合自己问题的解决方案。希望本文能为你给一些思路，欢迎用实际体验验证观点。