【机器学习】如何解决数据不平衡问题
在机器学习的实践中，我们通常会遇到实际数据中正负样本比例不平衡的情况，也叫数据倾斜。对于数据倾斜的情况，如果选取的算法不合适，或者评价指标不合适，那么对于实际应用线上时效果往往会不尽人意，所以如何解决数据不平衡问题是实际生产中非常常见且重要的问题。 什么是类别不平衡问题 ...
原文：机器学习中的数据不平衡问题
最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性。查找了相关的一些文献，了解了一些解决这个问题的一些方法和技术。 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 ...
2015-06-16 09:15 0 2958 推荐指数：
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