什麼是不平衡數據

① 平衡面板數據和非平衡面板數據的區別是什麼

一、關系不同：

當長時間的時間分布與截面成員的分布相同，那麼就是平衡態的面板數據；否則就是非平衡態的面板數據。根據物理學內中的「各態歷經原理」來理解的。確實數據僅僅是實際操作的技術問題。

二、含義不同：

面板數據，也叫「平行數據」，是指在時間序列上取多個截面，在這些截面上同時選取樣本觀測值所構成的樣本數據。

有時間序列和截面兩個維度，當這類數據按兩個維度排列時，是排在一個平面上，與只有一個維度的數據排在一條線上有著明顯的不同，整個表格像是一個面板，所以把panel data譯作"面板數據"。

(1)什麼是不平衡數據擴展閱讀：

面板數據是按照英文的直譯，也有人將Panel data翻譯成綜列數據、平行數據等。由於國內沒有統一的說法，因此直接使用Panel data這種英文說法應該更准確一些。說面板數據也是比較通用的，但是面板數據並不能從名稱上反映出該種數據的實際意義，故很多研究者不願使用。

能源消費：考慮到近年來我國能源消費總量中，煤炭和石油供需存在著明顯低估，而電力消費數據相當准確。因此使用電力消費更能准確反映能源消費與經濟增長之間的內在聯系。

② 預期性不平衡的舉例

大多數分類數據集中每個類別的數據都沒有完全相同數量的實例，但是小的差異通常無關緊要。
有些問題的數據不平衡問題是在我們預期內的。例如，在那些表徵欺詐性交易的數據集中，這些數據集是不平衡的。絕大多數交易將在「非欺詐」類中進行，而極少數交易將在「欺詐」類中。另一個例子是客戶流失數據集，絕大多數客戶都使用該服務（「No-Churn」類），少數客戶取消訂閱（「Churn」類）。

③ 數據不平衡怎麼辦

使用正確的評估標准,當數據不平衡時可以採用精度,調用度,F1得分,MCC,AUC等評估指標。重新采樣數據集,如欠采樣和過采樣。欠采樣通過減少冗餘類的大小來平衡數據集。當數據量不足時採用過采樣,嘗試通過增加稀有樣本的數量來平衡數據集,通過使用重復,自舉,SMOTE等方法生成新的樣本。
以正確的方式使用K-fold交叉驗證,組合不同的重采樣數據集,對多數類進行聚類。

④ 如何對不平衡數據進行方差分析

方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)：又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。 由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。

⑤ 金蝶KIS軟體初始數據試算不平衡,什麼原因啊

金蝶KIS軟體初始數據試算不平衡，是設置錯誤造成的，解決方法如下：

1、首先打開金蝶的主頁面，找到並點擊「賬務處理」選項。

⑥ 如何解決機器學習中數據不平衡問題

首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率最高，另外一個是學習器應該用在與訓練集有相同分布的
測試集上。如果數據不平衡，那麼學習器使得它的准確率最高肯定是更偏向於預測結果為比例更大的類別。比如說陽性的比例為1%，陰性的比例為99%，很明顯
的是即使不學習，直接預測所有結果為陰性，這樣做的准確率也能夠達到99%，而如果建立學習器也很有可能沒有辦法達到99%。這就是數據比例不平衡所造成
的問題。這樣建立的模型即使准確率再高，在實際應用的時候效果肯定不好，而且也不是我們想要的模型。

明白了數據集的不平衡對於學習過程所造成的問題，相應的解決辦法也有不少。下面是一些常用的兩類方法。
1 從數據集入手。既然數據不平衡，那我們就人為的把數據集給平衡一下。可以通過隨機采樣比例大的類別使得訓練集中大類的個數與小類相當，也可以重復小類
使得小類的個數與大類相當。前者的問題是可能會丟失信息，因為只採用部分樣本。後者的問題是可能造成過擬合，因為有重復樣本。前者的問題可以通過
esemble的方法來解決，即每次形成訓練集的時候包括所有小類樣本，同時從大類樣本中隨機選擇樣本構成訓練集，這樣重復很多次得到很多訓練集和訓練模
型。在測試的時候使用投票的方法來判斷分類結果。
除了平衡數據集外，還可以通過分別在大類和小類中篩選特徵，然後組合起來構成學習器。這樣也可能提高效果。

2 從學習器入手。最簡單的是通過改變判斷類別的cutoff來改變類別樣本比例；也可以只學習一個類別。此外，在學習的時候考慮到誤判不同樣本的不同成本，使得學習器更偏向於預測小類。這樣也能夠改進模型。

⑦ 做賬的時候老是數據不平衡主要是資產負債表的借貸……

這有很多原因，你是手工做賬還是用的財務軟體。首先你要確定你所用的財務工具，在進行財務計算式用的會計公式是准確無誤的。這是硬性條件。如果你用的財務軟體看一下軟體是否檢查數據平衡的功能。有了這項功能就可以縮短我們要檢查的范圍。像智點財務軟體。它在輸入期初數據結束後，選擇平衡檢查，就可以顯示當前數據是否平衡，借貸雙方差多少，都是可以顯示的。而且在你錄入憑證的時候，可以自動驗證數據的平衡性，若借貸雙方不平衡，則會出現警示。
可能造成這種現象的原因：
1、期初余額結轉錯誤
2、本期凈利潤計算錯誤
3、本年累計凈利潤額錯誤
4、以前年度損益調整科目使用錯誤
資產負債表和損益表關系就在所有者權益變動表，即使利潤表的利潤總額不等於資產負債表中的未分配利潤，也是正常的。
審核資產負債表和利潤表是否平衡的三個公式是：
1、資產負債表年初所有者權益之和+本年利潤表中的利潤總額=期末所有者權益之和（上期權益變動和這期經營權益變動有持續經營的數據關聯）
2、資產=負債+所有者權益（左右平衡）
3、利潤=收入-成本費用
其實就是上期經營所有者權益結果應=本期權益結果+/-本期利潤表經營利潤結果。
報表不平衡的原因有很多，主要是利潤表中的成本、費用結轉不正確，漏算、誤算、漏結轉、誤結轉成本、費用，以前年度損益、年度損益調整科目使用錯誤。

⑧ libsvm怎麼處理「數據集不平衡」的問題

首先，數據集不平衡會造成怎樣的問題呢。一般的學習器都有下面的兩個假設：一個是使得學習器的准確率最高，另外一個是學習器應該用在與訓練集有相同分布的測試集上。如果數據不平衡，那麼學習器使得它的准確率最高肯定是更偏向於預測結果為比例更大的類別。比如說陽性的比例為1%，陰性的比例為99%，很明顯的是即使不學習，直接預測所有結果為陰性，這樣做的准確率也能夠達到99%，而如果建立學習器也很有可能沒有辦法達到99%。這就是數據比例不平衡所造成的問題。這樣建立的模型即使准確率再高，在實際應用的時候效果肯定不好，而且也不是我們想要的模型。

⑨ 在報表中，什麼叫數據不平衡

比如你單位某個部門，定編20人，離職7，錄用7，自然就是平衡。調走3，調入3，自然也是平衡。但是如果離職3，錄入7，那就是不平了~~~。簡單這樣回答，要是不明白可以問我~