类别不平衡问题 之 SMOTE算法
类别不平衡问题 类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本 ...
原文：浅谈SMOTE算法 如何利用Python解决非平衡数据问题
浅谈SMOTE算法 如何利用Python解决非平衡数据问题 SMOTE算法的介绍 在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题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 客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分 在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。 如果数据存在严重的不平衡，预测得出 ...
2020-04-30 12:11 0 618 推荐指数：
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