总结：不平衡数据的分类， 数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF xgboost 神经网络能够取得非常不错的效果。 模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择 参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。 其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，主要有IsolationForest，OneClassSVM，LocalOutl ...
2018-05-25 17:44 0 2122 推荐指数：
先看数据： 特征如下： Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days ...
数据集 (一）认识数据、分析数据， ...
大部分内容来自：https://mp.weixin.qq.com/s/vAHTNidkZp6GprxK4ikysQ 解决数据不平衡的方法： 整个流程： 注意事项： 评估指标：使用精确度（Precise Rate）、召回率（Recall Rate）、Fmeasure或ROC曲线 ...
win10 + pycharm + CPU 介绍背景 要求用卷积神经网络对不同水分的玉米进行 ...
写在jupyter里面比较漂亮： https://douzujun.github.io/page/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%A ...
机器学习中的数据不平衡问题 摘自：http://wap.sciencenet.cn/blogview.aspx?id=377102 最近碰到一个问题，其中的阳性数据比阴性数据少很多，这样的数据集在进行机器学习的时候会使得学习到的模型更偏向于预测结果为阴性 ...
(4)—数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)—训练模型 6.使用sklear ...
补充：https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-15-276 如果用arima的话，还不如使用随机森林。。。 原文地址：https://medium.com ...
