机器学习，数据——数据集不平衡处理
一、概述 1.处理方法总结 （1）不平衡数据集 通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。 （2）不平衡数据集的处理方法主要分为两个方面 1、从数据的角度出发，主要方法为采样，分为欠 ...
原文：机器学习：处理非平衡数据集的办法
所谓类别不平衡问题就是分类任务中不同类别的训练案例数目差别极其大的情况。不是一般性，我们在这里讨论二分类问题中正例个数远远少于反例的情形。常见的处理非平衡数据集的办法主要有: .阈值移动 Threshold Moving ： 通常我们预测类别的方法是学习得到正例概率 P ，如果： begin equation frac P P gt end equation 则我们判断样本为正，否则为负。但是对 ...
2019-10-13 23:10 0 377 推荐指数：
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