机器学习分类问题中_训练数据类别不均衡怎么解决
碰到样本数据类别不均衡怎么办？ 如果有 10000个样例， 做二分类，9990条数据 都属于 正类1， 如果不处理的话 预测全部结果为 1， 准确率也为 99%，但这显然不是想要的结果。 碰到这样样本很不平衡的样例，应该怎样做。 前期数据准备 1. 欠采样 ...
原文：机器学习中的类别不均衡问题
基础概念 类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有 个样本，其中 个正样本， 个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到 . ，虽然结果的精度很高，但它依然没有价值，因为这样的学习算法不能预测出正样本。这里我们可以知道不均衡问题会导致样本较少那一类的高错分率，即较少一类的样本 ...
2018-04-19 22:06 0 14303 推荐指数：
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[ML] 解决样本类别分布不均衡的问题
转自：3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 （组织排版上稍有修改） 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明：本文是《Python数据分析与数据化运营》中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”。 -----------------------------下面 ...