处理样本不均衡数据
处理样本不均衡数据一般可以有以下方法： 1、人为将样本变为均衡数据。 上采样：重复采样样本量少的部分，以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同。 下采样：减少采样样本量多的部分，以数据量少的一方的样本数量为标准。 2、调节模型参数 ...
原文：不均衡样本的处理方式
目前正在做的一个项目碰到了样本不均衡的问题，转载博主的文章以方便项目改进研究 原文：https: blog.csdn.net quiet girl article details 论文链接：Learning from Imbalanced Data 一 基本概念 类间不平衡 VS. 类内不平衡类间不平衡：不同类别之间的数据量相差较大。 类内不平衡：某一个类分布成多个小聚类，每个小聚类数据量相差较大 ...
2018-12-31 09:39 0 930 推荐指数：
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