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：【Machine Learning】如何处理机器学习中的非均衡数据集？
在机器学习中，我们常常会遇到不均衡的数据集。比如癌症数据集中，癌症样本的数量可能远少于非癌症样本的数量 在银行的信用数据集中， 按期还款的客户数量可能远大于违约客户的样本数量。 比如非常有名的德国信用数据集，正负样本的分类就不是很均衡： 如果不做任何处理简单地进行训练，那么训练结果中 以SVM为例 ，大部分好客户 约 能被正确地识别为好客户，但是大部分的坏客户 约 却会被识别为好客户。 这个时候 ...
2018-08-22 21:27 0 1539 推荐指数：
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