类别不平衡问题 之 SMOTE算法
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本 ...
原文：不平衡问题——算法角度
上一篇介绍了从数据角度出发，如果去处理不平衡问题，主要是通过过采样和欠采样以及它们的改进方式。 本篇博客，介绍不平衡问题可以采样的算法。 一 代价敏感学习 在通常的学习任务中，假定所有样本的权重一般都是相等的，或者说误分类成本是相同的。但是在大多数实际应用中，这种假设是不正确的。 最简单的例子就是在医疗中的癌症诊断，产生的误判导致的过晚的治疗将会危及患者生命 另外还有在风控领域，将一个盗刷行为判定 ...
2018-11-04 23:43 0 822 推荐指数：
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