不均衡样本集问题
2019-08-27 11:01:52 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1 ：1000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 ...
原文：不均衡样本集的重采样
样本不均衡时出现问题的原因 本质原因：模型在训练时优化的目标函数和测试时使用的评价标准不一致 这种不一致： 训练数据的样本分布与测试时期望的样本分布不一致 训练阶段不同类别的权重 重要性 与测试阶段不一致 解决方法 基于数据的方法 对数据进行重采样，使样本变得均衡 随机采样： 过采样：从 S min 中有放回采样，可能造成过拟合 欠采样：从 S maj 随机舍弃，可能损失有用信息 SMOTE算法 ...
2019-11-24 15:46 0 329 推荐指数：
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