什么是不平衡数据

① 平衡面板数据和非平衡面板数据的区别是什么

一、关系不同：

当长时间的时间分布与截面成员的分布相同，那么就是平衡态的面板数据；否则就是非平衡态的面板数据。根据物理学内中的“各态历经原理”来理解的。确实数据仅仅是实际操作的技术问题。

二、含义不同：

面板数据，也叫“平行数据”，是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。

有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以把panel data译作"面板数据"。

(1)什么是不平衡数据扩展阅读：

面板数据是按照英文的直译，也有人将Panel data翻译成综列数据、平行数据等。由于国内没有统一的说法，因此直接使用Panel data这种英文说法应该更准确一些。说面板数据也是比较通用的，但是面板数据并不能从名称上反映出该种数据的实际意义，故很多研究者不愿使用。

能源消费：考虑到近年来我国能源消费总量中，煤炭和石油供需存在着明显低估，而电力消费数据相当准确。因此使用电力消费更能准确反映能源消费与经济增长之间的内在联系。

② 预期性不平衡的举例

大多数分类数据集中每个类别的数据都没有完全相同数量的实例，但是小的差异通常无关紧要。
有些问题的数据不平衡问题是在我们预期内的。例如，在那些表征欺诈性交易的数据集中，这些数据集是不平衡的。绝大多数交易将在“非欺诈”类中进行，而极少数交易将在“欺诈”类中。另一个例子是客户流失数据集，绝大多数客户都使用该服务（“No-Churn”类），少数客户取消订阅（“Churn”类）。

③ 数据不平衡怎么办

使用正确的评估标准,当数据不平衡时可以采用精度,调用度,F1得分,MCC,AUC等评估指标。重新采样数据集,如欠采样和过采样。欠采样通过减少冗余类的大小来平衡数据集。当数据量不足时采用过采样,尝试通过增加稀有样本的数量来平衡数据集,通过使用重复,自举,SMOTE等方法生成新的样本。
以正确的方式使用K-fold交叉验证,组合不同的重采样数据集,对多数类进行聚类。

④ 如何对不平衡数据进行方差分析

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)：又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

⑤ 金蝶KIS软件初始数据试算不平衡,什么原因啊

金蝶KIS软件初始数据试算不平衡，是设置错误造成的，解决方法如下：

1、首先打开金蝶的主页面，找到并点击“账务处理”选项。

⑥ 如何解决机器学习中数据不平衡问题

首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高，另外一个是学习器应该用在与训练集有相同分布的
测试集上。如果数据不平衡，那么学习器使得它的准确率最高肯定是更偏向于预测结果为比例更大的类别。比如说阳性的比例为1%，阴性的比例为99%，很明显
的是即使不学习，直接预测所有结果为阴性，这样做的准确率也能够达到99%，而如果建立学习器也很有可能没有办法达到99%。这就是数据比例不平衡所造成
的问题。这样建立的模型即使准确率再高，在实际应用的时候效果肯定不好，而且也不是我们想要的模型。

明白了数据集的不平衡对于学习过程所造成的问题，相应的解决办法也有不少。下面是一些常用的两类方法。
1 从数据集入手。既然数据不平衡，那我们就人为的把数据集给平衡一下。可以通过随机采样比例大的类别使得训练集中大类的个数与小类相当，也可以重复小类
使得小类的个数与大类相当。前者的问题是可能会丢失信息，因为只采用部分样本。后者的问题是可能造成过拟合，因为有重复样本。前者的问题可以通过
esemble的方法来解决，即每次形成训练集的时候包括所有小类样本，同时从大类样本中随机选择样本构成训练集，这样重复很多次得到很多训练集和训练模
型。在测试的时候使用投票的方法来判断分类结果。
除了平衡数据集外，还可以通过分别在大类和小类中筛选特征，然后组合起来构成学习器。这样也可能提高效果。

2 从学习器入手。最简单的是通过改变判断类别的cutoff来改变类别样本比例；也可以只学习一个类别。此外，在学习的时候考虑到误判不同样本的不同成本，使得学习器更偏向于预测小类。这样也能够改进模型。

⑦ 做账的时候老是数据不平衡主要是资产负债表的借贷……

这有很多原因，你是手工做账还是用的财务软件。首先你要确定你所用的财务工具，在进行财务计算式用的会计公式是准确无误的。这是硬性条件。如果你用的财务软件看一下软件是否检查数据平衡的功能。有了这项功能就可以缩短我们要检查的范围。像智点财务软件。它在输入期初数据结束后，选择平衡检查，就可以显示当前数据是否平衡，借贷双方差多少，都是可以显示的。而且在你录入凭证的时候，可以自动验证数据的平衡性，若借贷双方不平衡，则会出现警示。
可能造成这种现象的原因：
1、期初余额结转错误
2、本期净利润计算错误
3、本年累计净利润额错误
4、以前年度损益调整科目使用错误
资产负债表和损益表关系就在所有者权益变动表，即使利润表的利润总额不等于资产负债表中的未分配利润，也是正常的。
审核资产负债表和利润表是否平衡的三个公式是：
1、资产负债表年初所有者权益之和+本年利润表中的利润总额=期末所有者权益之和（上期权益变动和这期经营权益变动有持续经营的数据关联）
2、资产=负债+所有者权益（左右平衡）
3、利润=收入-成本费用
其实就是上期经营所有者权益结果应=本期权益结果+/-本期利润表经营利润结果。
报表不平衡的原因有很多，主要是利润表中的成本、费用结转不正确，漏算、误算、漏结转、误结转成本、费用，以前年度损益、年度损益调整科目使用错误。

⑧ libsvm怎么处理“数据集不平衡”的问题

首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高，另外一个是学习器应该用在与训练集有相同分布的测试集上。如果数据不平衡，那么学习器使得它的准确率最高肯定是更偏向于预测结果为比例更大的类别。比如说阳性的比例为1%，阴性的比例为99%，很明显的是即使不学习，直接预测所有结果为阴性，这样做的准确率也能够达到99%，而如果建立学习器也很有可能没有办法达到99%。这就是数据比例不平衡所造成的问题。这样建立的模型即使准确率再高，在实际应用的时候效果肯定不好，而且也不是我们想要的模型。

⑨ 在报表中，什么叫数据不平衡

比如你单位某个部门，定编20人，离职7，录用7，自然就是平衡。调走3，调入3，自然也是平衡。但是如果离职3，录入7，那就是不平了~~~。简单这样回答，要是不明白可以问我~