机器学习：处理非平衡数据集的办法
所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: 1.阈值移动（Threshold Moving）： 通常我们预测类别的方法是学习得到 ...
原文：【译】非平衡数据机器学习
这篇文章翻译至http: www.svds.com learning imbalanced classes ，作者简洁明了地阐述了非平衡数据及解决这类问题的常用方法。其实一些朴素的方法我们自己也能想到，并且也实际使用过一些，比如重采样 调整权值等。然而，我们并没有去做一些归纳。感谢作者帮我们归纳了一些思想朴素但又实际有用的方法。 什么是非平衡数据 如果你刚开始一门机器学习课程，可能大部分数据集都相 ...
2016-09-20 20:15 0 3086 推荐指数：
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