样本不平衡的处理
detection）问题。 对于一般的机器学习方法，最常见的评价指标无疑是分类准确度ACC (accura ...
原文：机器学习样本不平衡处理
样本不平衡往往会导致以下问题： 对比例小的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy 准确率 很高，但auc很低。 针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路： 搜集更多的数据 改变评判指标 对数据进行采样 合成样本 改变样本权重 搜集更多的数据 搜集更多的数据，从而让正负样本的比例平衡，这种方法往往是最被忽视的方法，然而实际上，当搜 ...
2020-01-06 14:37 0 794 推荐指数：
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