不均衡样本集的处理
不均衡样本集的处理 不均衡样本在分类时会出现问题，本质原因是模型在训练时优化的目标函数和在测试时使用的评价标准不一致。这种“不一致”可能是由于训练数据的样本分布于测试时期望的样本分布不一致（如训练集正负样本比例是1:99，而实际测试时期望的正负样本比例是1:1）；也可能是由于训练阶段不同类 ...
原文：不均衡样本集问题
: : 问题描述：对于二分类问题，如果在训练的时候正负样本集合非常的不均衡，比如出现了 ： 甚至更大的比例悬殊，那么如何处理数据以更好的训练模型。 问题求解： 为什么很多的分类模型在训练数据的时候会出现数据不均衡的问题呢 本质原因是模型在训练时优化的目标函数和人们在测试的时候的评价标准不一致。这种不对齐可能是由于训练数据的样本分布与测试时的样本分布一致，比如在训练的时候正负样本严重不均衡，但是在 ...
2019-08-27 11:37 0 373 推荐指数：
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