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机器学习中的数据分布问题及应对策略

在机器学习领域，数据分布问题是一个常见且关键的挑战。不正确的数据分布处理可能导致模型性能不佳，甚至得出错误的结论。本文将深入探讨两类数据分布问题：不平衡类分布和不同分布的数据集，并介绍相应的应对策略。

不平衡类分布

不平衡类分布指的是数据集中一个或多个类别出现的次数与其他类别差异显著的情况。一般来说，当差异较大时，会在学习过程中引发问题；而差异仅为几个百分点时，通常不会有太大影响。

例如，有一个包含三个类别的数据集，如果每个类别都有 1000 个观测值，那么该数据集的类分布是完全平衡的；但如果类别 1 只有 100 个观测值，类别 2 有 10000 个观测值，类别 3 有 5000 个观测值，就属于不平衡类分布。这种情况并不罕见，比如在构建识别信用卡欺诈交易的模型时，欺诈交易在所有交易中所占的比例通常非常小。

在分割数据集时，不仅要关注每个数据集中的观测数量，还要注意哪些观测被分配到了哪个数据集。这一问题并非深度学习所特有，在机器学习中普遍重要。

为了更直观地了解不平衡类分布可能带来的问题，我们以 MNIST 数据集为例进行说明。以下是具体的代码实现：

import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_mldata from sklearn.metrics import confusion_matrix import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = fetch_mldata('MNIST original') Xinput, yin