机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法
机器学习之类别不平衡问题 (1) —— 各种评估指标 机器学习之类别不平衡问题 (2) —— ROC和PR曲线 机器学习之类别不平衡问题 (3) —— 采样方法 完整代码 前两篇主要谈类别不平衡问题的评估方法，重心放在各类评估指标以及ROC和PR曲线上，只有在明确了这些后 ...
原文：机器学习类别不平衡处理之欠采样（undersampling）
类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况 常用的做法有三种，分别是 .欠采样， .过采样， .阈值移动 由于这几天做的project的target为正值的概率不到 ，且数据量足够大，所以我采用了欠采样： 欠采样，即去除一些反例使得正 反例数目接近，然后再进行学习，基本的算法如下： 因为对应具体的project，所以里面欠采样的为反例，如果要使用的话需要做一些改动。 欠采样法若 ...
2018-05-22 20:35 0 9646 推荐指数：
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