正负样本比率失衡SMOTE
正负样本比率失衡SMOTE 目录 正负样本比率失衡SMOTE 背景 公式 python实现 代码的使用方法 背景 这几天测试天池的优惠券预测数据在dnn上面会不会比集成树有较好的效果，但是正负样本差距太大，而处理 ...
原文：样本失衡会对SVM的影响
假设正类样本远多于负类 线性可分的情况 假设真实数据集如下： 由于负类样本量太少，可能会出现下面这种情况 使得分隔超平面偏向负类。严格意义上，这种样本不平衡不是因为样本数量的问题，而是因为边界点发生了变化 线性不可分的情况 源数据以及理想的超平面情况如下： 很可能由于负类样本太少出现以下这种情况，超平面偏向负类 解决不平衡的方案： SVM对不平衡本身并不十分敏感 SVM的超平面只与支持向量有关，因 ...
2015-07-11 11:12 0 1901 推荐指数：
相关推荐
样本类别比例严重失衡
在机器学习中我们经常会遇到一个比较让人头疼的问题，就是样本类别比例失衡,在我第一次参加的Kaggle的比赛中，是一个而分类问题，给定的训练集样本中正负样本的比例大致达到惊人的1：1600。 通过网上搜集资料，其实针对这样的情况解决办法可以分为三种： 第一种: 将正向样本进行重复混入 ...
[个人总结]pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？
来源于知乎：pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响？ - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对 ...
欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响
项目中出现了二分类数据不平横问题，研究总结下对于类别不平横问题的处理经验： 为什么类别不平横会影响模型的输出？ 许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。在数据不平衡时，默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别。 因此可以在实际应用中，解决办法 ...
培训班输出的大量学员，会对IT行业产生哪些影响？
先说下会有哪些影响呢？ 1 可能也就是些大城市的，规模比较大的，口碑比较好的培训学校输出的码农才能入行，而且能做长久。一些线上的所谓培训机构，或者小城市的培训学校，输出的能入行的码农，其实规模很有限。也就是说，看似输出的大量培训班码农，但其中真正 ...
样本不均衡对模型的影响
在做项目的时候，发现在训练集中，正负样本比例比例在1:7左右，虽然相差不多（但在实际获取的样本比例大概在1:2000左右），所以有必要探讨一下在样本不均衡的情况下，这些训练数据会对模型产生的影响。 在实际的模型选取中，采用了SVM和textCNN这两种模型对文本进行分类，下面分别看一下这两种 ...
session与cookie的区别是什么？如果客户端禁用了cookie功能，将会对session有什么影响？
cookie 和session 的区别： cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上。 session中保存的是对象,cookie中 ...
session与cookie的区别是什么？如果客户端禁用了cookie功能，将会对session有什么影响？
cookie 和session 的区别： 1、cookie数据存放在客户的浏览器上，session数据放在服务器上。 2、cookie不是很安全，别人可以分析存放在本地的COOKIE并进行COOK ...