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1000个样本，其中5个正样本，995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99.5%，虽然结果的精度很高，但它 ...
原文：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 个样例， 做二分类， 条数据 都属于 正类 ， 如果不处理的话 预测全部结果为 ， 准确率也为 ，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 . 欠采样 . 过采样 对样本量偏少的数据，采用重复采样的策略 模型中调整调整权重 很多分类模型都有设置权重的参数 . xgboost 设置 : scale pos weight ...
2018-09-19 20:36 0 2802 推荐指数：
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