不均匀正负样本分布下的机器学习
工业界机器学习典型问题: 正负样本分布极不均匀(通常<1:10000），有什么较好的方案构造训练集的正负样本分布？构造后如何解决训练数据与预测的分布不一致？ 上采样、下采样、代价敏感，没什么好办法。 这个之前调研过，主要分重采样和欠采样！这种不平衡是因为比率的不平衡 ...
原文：样本分布
样本既然是随机变量, 就有一定的概率分布, 这个概率分布就叫作样本分布. 样本分布是样本所受随机性影响的最完整的描述. 要决定样本分布, 就要根据观察值的具体指标的性质 这往往涉及有关的专业知识 , 以及对抽样方式和对试验进行的方式的了解, 此外常常还必须加一些人为的假定 EX : 一大批产品共有 N 个, 其中废品 M 个, N 已知, 而 M 未知. 现在从中抽出 n 个加以检验, 用以估计 ...
2020-02-28 09:26 0 637 推荐指数：
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说明：目前 只记录了 过采样 和 欠采样 的代码部分 1 样本分布不均衡描述： 主要出现在与分类相关的建模问题上，不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。 样本量差距过大会影响到建模结果 2 出现的场景： 异常检测：如恶意刷单、黄牛，这些数据样本所占的比例通常是整体样本中 ...
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