非平衡数据的处理（SMOTE算法）
主要内容： 非平衡数据的特征 SMOTE算法的思想及步骤 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函数介绍 1.非平衡数据的特征 在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题 ...
原文：数据预处理-非平衡样本的处理方式(SMOTE--待补充)
背景： 在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有 个，负例 个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有 的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习中有三个处理办法，过采样 欠采样 K fold交叉验证 一.一般经验 . : 以上是需要做均衡处理的 ,普通数据 ...
2020-02-20 22:42 0 1035 推荐指数：
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