关于样本不均衡问题
原文地址：一只鸟的天空，http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408131 在分类中如何处理训练集中不平衡问题 在很多机器学习任务中，训练集中可能会存在某个或某些类别下的样本数远大于另一些类别下的样本数目。即类别 ...
原文：如何解决样本不均衡问题
解决样本不均衡的问题很多，主流的几个如下： .样本的过采样和欠采样。 ..使用多个分类器进行分类。 .将二分类问题转换成其他问题。 .改变正负类别样本在模型中的权重。 一 样本的过采样和欠采样。 .过采样：将稀有类别的样本进行复制，通过增加此稀有类样本的数量来平衡数据集。该方法适用于数据量较小的情况。 .欠抽样：从丰富类别的样本中随机选取和稀有类别相同数目的样本，通过减少丰富类的样本量啦平衡数据集 ...
2018-04-03 20:58 0 6712 推荐指数：
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