机器学习中的 上采样 下采样 过采样 欠采样
1. 过采样和欠采样 这是两种解决分类训练过程中数据量不平衡的采样方法 拿二分类举例，期望阳性样本数量：阴性样本数量 = 1：1，但实际上阳性样本数量：阴性样本数量 = 1000：100 过采样 将100数据复制10份，达到两个样本数量之比为1000：1000 欠采样 将1000数据 ...
原文：机器学习入门-数据过采样（上采样）1. SMOTE
from imblearn.over sampling import SMOTE 导入 overstamp SMOTE random state 对训练集的数据进行上采样，测试集的数据不需要SMOTE train x, SMOTE train y overstamp.fit sample train x, train y 由于数据分布的不均衡，因此对数据进行上采样，上采样的数据指的是将少数的样本扩 ...
2019-01-15 13:01 0 637 推荐指数：
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